视觉里程计的目的是根据拍摄的图像估计相机的运动，其关键步骤包括（ ）
A: 特征提取
B: 特征匹配
C: 运动估计
D: 局部优化
A: 特征提取
B: 特征匹配
C: 运动估计
D: 局部优化
举一反三
- 视觉里程计的特征点法包含以下关键步骤：（）。 A: 特征提取 B: 特征匹配 C: 运动估计 D: 局部优化
- 视觉里程计VO的目标是根据拍摄的图像估计相机的运动，按照实现方式分为特征点法和直接方法。其中，（）目前占据主流，能够在噪声较大、相机运动较快时工作。 A: 特征点法 B: 直接方法
- 单目视觉里程估计根据特征匹配进行运动估计时可以选择的方法是 A: 对极几何 B: ICP C: PnP D: RANSAC
- 计算机视觉识别流程正确的是( )(1.0) A: 图像输入-预处理-特征提取-特征分类-匹配-完全识别 B: 图像输入-预处理-特征分类-特征提取-匹配-完全识别 C: 图像输入-特征分类-特征提取-预处理-匹配-完全识别 D: 预处理-图像输入-特征分类-特征提取-匹配-完全识别
- 图像配准是图像融合的重要步骤，基于特征的图像匹配方法的实现步骤通常包括（ ）。 A: 特征提取 B: 特征匹配 C: 变换模型求解 D: 图像变换与重采样