目录BEBLID简介BEBLID论文浅述C++代码部分实验结果小结参考文献BEBLID简介　　局部特征描述子基本停滞许久没有出现新的算法，最近看到OpenCV-4.5.1集成了一个新的二进制描述子。BEBLID（Boosted efficient binary local image descriptor）在速度上面与精度上面要优于ORB算法。应用过相关ORB算法都知道，ORB算法由于其速度卓同时

简述近两年传统视觉方式开始往3d点云上面进行学习，以此来达到现实三维空间中的目标检测。上一篇文章second.pytorch环境配置记录简单写了一下second.pytorch算法的环境配置。当然，second.pytorch代码已经集成了pointpillars算法，不过经过一些修改。我对算法原始作者代码nutonomy/second.pytorch的代码进行一定程度的修改，以此能够有效的将模.

Background Subtraction简介代码分析小结参考

camera模块之trackercamera模块之主要结构图

特征匹配算法简介OpenCV库函数里面集成了相关特征匹配算法，目前有：Brute-Force Matcher(BF)算法、FLANN算法使用频率较高。暴力匹配算法比较简单：就是通过描述子descriptors1中任意特征去匹配descriptors2中的所有特征，得到距离的结果值，然后通过Ratio-test抑制来降低错误匹配点。FLANN算法是最近邻算法的快速近似，以此来提升匹配的计算效率，下.

ORB算法简述　　ORB：An Efficient Alternative to SIFT or SURF是2011年ICCV上作者Rublee所提出，主要针对目前主流的SIFT或者SURF等算法的实时性进行改进。当然在实时性大为提升的基础上，匹配性能也在一定程度较SIFT与SURF算法降低。但是，在图像Two Views匹配对之间变换关系较小时，能够匹配性能逼近SIFT算法，同时计算耗时极大..

模板匹配算法介绍模板匹配算法主要为模板图像在基准图上进行由左往右、由上到下进行相关运算，最后得到一个进行相关运算后的系数矩阵：系数矩阵中的参数值用来度量模板图像在基准图中的子区域相似程度。采用相关系数来进行评判，模板匹配算法主要有基于灰度值的模板匹配、梯度值的模板匹配、相位相关匹配等方法。灰度值匹配：模板图像未经过任何预处理，直接取其像素值在原始图像上进行相关运算，灰度匹配算法优点...

简介　　最近开始接触点云的数据处理模块，点云做分割、检测、识别之前需要做大量的预处理操作。直通滤波算作最为简单、粗暴的一种滤波方式，就是直接对点云的X、Y、Z轴的点云坐标约束来进行滤波，可以约束只在Z轴，或者XYZ三个坐标轴共同约束来达到点云滤波效果。下面直接上代码进行简单解释：代码示例　　下面这段代码是直通滤波最为频繁使用的函数：该简单示例通过读取pcd点云数据进行操作，最后保存为pcd文件。通

目录SORT算法SORT算法流程解读SORT算法代码解读小结参考SORT算法SORT算法流程解读SORT算法代码解读小结参考

线特征算法检测简介LSD（Line Segment Detector）直线检测分割算法，在图像梯度变化明显的区域来检测局部直线的轮廓，因此也称作直线分割。LSD算法在输入图像预处理进行下采样，目的在于降低图像中出现的锯齿效应。通过计算图像中的梯度幅值进行梯度排序，(边缘区域梯度幅值较大)，然后通过区域增长算法来进行线特征的检测。具体算法细节可参考：LSD论文。LSD算法优点：①线性时间内检测出亚.