图像识别、人脸识别可行的算法有很多。但是作为学习，如果能理清这个问题研究的历程及其主线，会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。本文是自己在学习过程中的笔记，大多内容来自于网络，出处请参考最后的引文部分。 Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。总体来说，Sift算子具有以下特性： Sift特征是图像的局部特征，对平移
博主推荐，作者总结了SLAM中常见的算法，由理论到代码实践，十分有用。欢迎大家关注作者的知乎专栏：https://www.zhihu.com/column/slamTech，
文章：Real-Time Simultaneous Localization and Mapping with LiDAR intensity
本文出自近几年备受瞩目的创业公司MagicLeap[1]，发表在CVPR 2018,一作Daniel DeTone[2]，paper[3]，slides[4]，code[5]。
直接比较图像内容的 md5 值肯定是不行的，md5 的方式只能判断像素级别完全一致。图像的基本单元是像素，如果两张图像完全相同，那么图像内容的 md5 值一定相同，然而一旦小部分像素发生变化，比如经过缩放、水印、噪声等处理，那么它们的 md5 值就会天差地别。
论文题目“Pixel-Perfect Structure-from-Motion with Featuremetric Refinement”（通过深度特征度量优化提高 SFM精度），发表于 ICCV 2021 (oral)。
在计算机视觉中，图像特征是指从图像中提取出的一些有意义的信息，如边缘、角点、颜色等。通过对图像特征的提取，可以将图像转换为可处理的数字形式，从而使计算机能够理解和处理图像。
对于自动驾驶汽车来说，在未知环境中的实时定位和建图非常重要。本文提出了一种快速、轻量级的3D激光雷达SLAM，用于大规模城市环境中自动驾驶车辆的定位。文中提出了一种新的基于深度信息的编码方法，可以对具有不同分辨率的无序点云进行编码，避免了点云在二维平面上投影时丢失维度信息。通过根据编码的深度信息动态选择邻域点来修改主成分分析（PCA），以更少的时间消耗来拟合局部平面。阈值和特征点的数量根据距离间隔自适应，从而提取出稀疏的特征点并均匀分布在三维空间中。提取的关键特征点提高了里程计的准确性，并加快了点云的对齐。在KITTI和MVSECD上验证了该算法的有效性和鲁棒性。里程计估计的快速运行时间为21ms。与KITTI的几种典型的最先进方法相比，所提出的方法将平移误差减少了至少19%，旋转误差减少了7.1%。
OpenCV （ Open Source Computer Vision Library ）是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。它提供了丰富的图像处理算法和工具，能够处理图像和视频数据，实现诸如特征提取、目标检测、图像分割等功能。本文将介绍 OpenCV 的概述和应用领域，并通过具体实例展示其强大的功能和广泛应用。
在物体分类、目标跟踪等问题下，我们经常需要提取物体的一些特征。传统图像中常使用描述子（例如BRIEF）等对某个特征点（FAST或Harris角点）等进行描述，进而通过特征匹配的方式进行跟踪，或利用机器学习的方式完成物体分类等任务。
在刚刚结束的 CVPR 2021 Image Matching 比赛中，旷视研究院 3D 组取得了两冠一亚的成绩。Image Matching （图像匹配）是计算机视觉领域最基础的技术之一，它是指通过稀疏或者稠密特征匹配的方式，将两幅图像相同位置的局部信息进行关联。Image Matching 在很多领域均有广泛应用，如机器人、无人车、AR/VR、图像/商品检索、指纹识别等。
摘要：将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难，而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题，设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法；根据水中杂质的像素特征，按照“检测－滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰；同时，通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布，得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律，并将其用于求解水下光照模型，将图像还原为光照均衡的状态，以此来增强图像的特征，进而实现更多有效特征点的提取。最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上，图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想，可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法，以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。
Figure1:Block diagram of structure from motion
毕业设计完成于2012年，现阶段关于图像的东西都是走神经网络了，本文仅可以作为背景知识和简单的课程设计参考,本文另附一个MFC演示程序见文末下载链接
在当今技术迅猛发展的时代，自动导航与定位技术已成为研究的热点。其中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）技术在无人驾驶汽车、机器人导航等领域展现出了广泛的应用前景。本文旨在深入浅出地解析SLAM地图算法的原理和应用，使我们在这一领域的知识更加丰富和深入。
就目前视觉SLAM的引用来区分，分为基于特征法的和直接法的视觉SLAM。上一篇文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/108298657）中分析了特征法和直接法之间的对比关系。以下全篇均在分析基于视觉+IMU的视觉SLAM，即VINS。
本文详细论述了四个特征点检测算法：Harris, SIFT，SURF以及ORB的思路步骤以及特点，分析了它们的局限性，并对几个重要问题进行了探讨。
知乎上看到一个话题—— 目前火热的 Deep Learning 会灭绝传统的 SIFT / SURF 特征提取方法吗？ ---- 由于之前研究过SIFT和HOG这两种传统的特征提取方法，故本篇文章先对SIFT和HOG作一综述，并比较二者优缺点。之后，将SIFT和HOG同神经网络特征提取做一对比，浅谈对上述问题的看法。如果能写得快一些，再简单介绍其他几种传统的特征提取的方法——SURF、ORB、LBP、HAAR等等。 ---- 目录 [1] SIFT（尺度不变特征变换） [2] HOG（方向梯度直方图）
图像特征可以包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰。图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。
OpenCV中ORB特征提取与匹配 FAST特征点定位 ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法是基于FAST特征检测与BRIEF特征描述子匹配实现，相比BR
图像配准是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。本文简单介绍Apap。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.11046v3.pdf
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中，发现有很多知识点需要展开和深入，同时又需要对系统有整体的认知，为了强化记忆，记录该系列笔记，为自己图方便，也希望对大家有所启发。
人脸对齐与特征点跟踪的过程中，遮挡和大的姿态变化是无可避免的，在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变，影响用户体验。
人脸识别技术一般包括四个组成部分，分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，具体来说：
构建一个以图搜图系统需要解决两个最关键的问题：首先，提取图像特征；其次，特征数据搜索引擎，即特征数据构建成数据库并提供相似性搜索的功能。
1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法
平台活动 第三期：一起来学SLAM上周分享了ORB-SLAM相机位姿初始化的两种方式基础矩阵，本质矩阵，单应性矩阵讲解，本周主要讲解图像的FAST角点和ORB特征点的理论知识。相信接触过视觉SLAM的小伙伴一定不陌生！
尽管运动恢复结构（SfM）作为一种成熟的技术已经在许多应用中得到了广泛的应用，但现有的SfM算法在某些情况下仍然不够鲁棒。例如，比如图像通常在近距离拍摄以获得详细的纹理才能更好的重建场景细节，这将导致图像之间的重叠较少，从而降低估计运动的精度。在本文中，我们提出了一种激光雷达增强的SfM流程，这种联合处理来自激光雷达和立体相机的数据，以估计传感器的运动。结果表明，在大尺度环境下，加入激光雷达有助于有效地剔除虚假匹配图像，并显著提高模型的一致性。在不同的环境下进行了实验，测试了该算法的性能，并与最新的SfM算法进行了比较。
作者：Weikun Zhen Yaoyu Hu Huai Yu Sebastian Scherer
Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。 主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。 下图为slam主流框架：
图像匹配在图像检索和三维重建中应用很多，每年都会有大量的论文声称达到了SOTA（state-of-the-art，最先进的），但谷歌最新的一篇论文（Image Matching across Wide Baselines: From Paper to Practice）却指出，这很可能是验证数据不足的假象！
腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同，尽管以AI为重心，但我们的分享不局限于AI论文，而是涉猎所有前沿技术领域，和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享，希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人：王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑： 艾
SIFT特征是非常稳定的图像特征，在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛，但是它的缺点也是非常明显，就是计算量比较大，很难实时，所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下，已经越来越有鸡肋的感觉，但是它本身的算法知识还是很值得我们学习，对我们也有很多有益的启示，本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接，这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征，是我们传统图像特征工程的两大利器，可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中，比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想，从特征点的检测到描述子生成，完成了对图像的准确描述，早期的ImageNet比赛中，很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础，所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步：
#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义： U : 参考像素点周围的区域阈值 t : 与参考像素点作对比的阈值点的灰度值当参考点的灰度值之差的绝对值大于t时，我们认为这两个点不相同 Gp : 像素点的灰度值 u : 区域阈值内不同的像素点数量 Un : 区域阈
文章：Pixel-Perfect Structure-from-Motion with Featuremetric Refinement
论文全名《SuperGlue:Learning Feature Matching with Graph Neural Networks》， ETHZ ASL与Magicleap联名之作，CVPR 2020 Oral，一作是来自ETHZ的实习生，二作是当年CVPR2018 SuperPoint的作者Daniel DeTone。
今天给大家分享IEEE Robotics and Automation Letters上发表经典文章：FAST-LIO: A Fast, Robust LiDAR-inertial Odometry Package by Tightly-Coupled Iterated Kalman Filter。文章中主要介绍了香港大学火星实验室研发的一种SLAM算法—FAST-LIO。
工厂人员违规行为识别系统借助视频监控ai分析技术+计算机视觉学习技术，人员违规行为识别系统利用现场已有监控摄像头，对车间园区人员擅自离岗、玩手机、区域入侵、吸烟、劳保服不佩戴等个人行为实时检测分析，当系统识别到人员违规行为立即抓拍提醒，违规截图和视频保存到数据库系统生成表，推到后台人员妥善处理，及时纠正不符合操作规范的行为。
同步定位和建图(SLAM)是实现机器人在未知环境下的定位和移动的重要技术方法[1]。定位精度是井下巡检的核心指标，高精度的定位算法是巡检过程中导航和避障的基础。但井下环境复杂，具有低照度、弱纹理、图像特征难以识别的特点[2]，给基于视觉的SLAM算法带来了极大的困难。而激光SLAM算法测量距离远、精度高，利用环境的结构特征进行定位[3]，在井下环境中更具应用前景[4-5]。
RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in ALL Weathers
几天前一篇arXiv新上论文《Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods》，对人脸识别技术发展经历的几个时期进行了分类，为我们展开了计算机视觉中最为活跃的人脸识别技术发展波澜壮阔的四十年。
Hi大家好，我是 Realcat，今天给大家分享的是 CVPR 2021 图像匹配挑战赛研讨会的内容摘要。
文章“Objectrecognition in 3D scenes with occlusions and clutter by Hough voting”发表在2010年，提出了一个经典的将霍夫投票思想用于三维场景目标识别的方法，在杂乱场景和有遮挡情况下取得了不错的效果。这一思想在近年的文章中被多次引用，一些深度学习的方法也有该投票思想的影子。该方法已在PCL库中有简易实现。
iDT算法框架主要包括：密集采样特征点，特征轨迹跟踪和基于轨迹的特征提取三个部分。 光流：在时间间隔很小的情况下，视频像素位移 特征提取:通过网格划分的方式在多尺度图像中分别密集采样特征点。通过计算特征点临域内的光流中值得到特征点运动方向。
本篇文章将用 Python 来实现图片中的圣诞树的识别、标记，可理解为计算机视觉中的物体检测，先声明一下哈这里没有用到神经网络，都是传统方法
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