Brief

目标 • 我们学习 BRIEF 算法的基础 原理   我们知道 SIFT 算法使用的是 128 维的描述符。由于它是使用的浮点数，所以要使用 512 个字节。同样 SURF 算法最少使用 256 个字节（64 为维描述符）。创建一个包含上千个特征的向量需要消耗大量的内存，在嵌入式等资源有限的设备上这样是合适的。匹配时还会消耗更多的内存和时间。但是在实际的匹配过程中如此多的维度是没有必要的。我们可以

BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features) 目标 　　本节 　　• 我们学习 BRIEF 算法的基础 原理 　　我们知道 SIFT 算法使用的是 128 维的描述符。由于它是使用的浮点数，所以要使用 512 个字节。同样 SURF 算法最少使用 256 个字节（64 为维描述符）。创建一个包含上千个特征的向量需要消耗大量的内存，在嵌入式

目标 在这一章中，我们将学习 ORB 的基础 理论基础 作为 OpenCV 爱好者，关于 ORB 最重要的是它来自 OpenCV 实验室。 这个算法是由 Ethan Rublee，Vincent Rabaud，Kurt Konolige 和 Gary R. Bradski 在他们的论文《ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF》[^1 ]提出。正如

目标 在这一章中我们将学习 BRIEF 算法的基础知识 理论基础 SIFT^2算法使用 128 维的向量描述符。由于它使用的是浮点数，因此它至少需要 512 字节。相似地，SURF^3 算法也至少需要 256 字节（64 维）。创建这样一个数以千计的特征向量需要大量的内存，这对于一个资源有限的应用，尤其是嵌入式系统上的应用来说是不可接受的。而且所消耗的内存空间越多，匹配花费的时间也越长。 但是实际

10.1 操作系统概览 Operating System Interface The os module provides dozens of functions for interacting with the operating system: os 模块提供了不少与操作系统相关联的函数。 >>> import os >>> os.system('time 0:02') 0 >>> os.g

目标 在本章中， 我们将看到BRIEF算法的基础知识 理论 我们知道SIFT使用128维矢量作为描述符。由于它使用浮点数，因此基本上需要512个字节。同样，SURF最少也需要256个字节（用于64像素）。为数千个功能部件创建这样的向量会占用大量内存，这对于资源受限的应用程序尤其是嵌入式系统而言是不可行的。内存越大，匹配所需的时间越长。 但是实际匹配可能不需要所有这些尺寸。我们可以使用PCA，LDA

轻量级JSON解析库 BriefJSON，追求以最少的代码完成JSON解析及JAVA对象的序列化和反序列化。用户只需把代码文件拷贝到自己的项目中即可使用。 采用模块化设计，将JSON序列化与JAVA Bean序列化分成2个包，使用户按需拷贝代码文件。 序列化流程 JSON TEXT <====jsonserializer=====>Map,List,String,etc. <====beanser

Brief-JSON-CXX 是 Brief-JSON 的 C++ 版本。 API： briefJson :: deserializer：将Json文本解析为由std :: vector和std :: map等组合的json对象值； briefJson :: serializer：从由std :: vector和std :: map等组合的json对象值创建Json文本； briefJson ::