精华内容
下载资源
问答
  • 亚像素精度
    千次阅读
    2019-07-04 15:48:13

    采用插值的方式(如:双线性插值),扩大数据集,再进行阈值分割,这样就得到了亚像素精度的阈值分割

    更多相关内容
  • 亚像素精度轮廓表示图像中两个区域之间的边界,这两个区域中一个区域的灰度值大于灰度值阈值g_sub而另一个区域的灰度值小于g_sub。为获取这个边界,我们必须将图像的离散表示转换成一个连续函数。
  • 提出了一种基于贝塞尔边缘模型的亚像素边缘检测算法。该算法首先在原有的贝塞尔点扩散函数中引入修正参数£,并与理想边缘模型卷积,获得可修正的贝塞尔边缘灰度模型;然后,利用图像边缘的信息对该模型进行最小二乘...
  • 机器视觉在工业产品质量控制中的应用越来越广,针对LED晶粒的质量检测问题,提出了一种基于亚像素精度阈值分割的方法进行LED晶粒图像的识别。首先通过图像增强及预处理,然后通过基于亚像素精度的阈值分割方法进行...
  • 附件为亚像素精度的圆检测方面的几篇算法论文,里面详细介绍了高精度圆检测算法原理,如果下载后不知如何实现请告知。
  • 靶标特征点提取亚像素精度阈值分割算法研究,赵洛彬,杨瑞峰,以视觉测量中摄像机标定的圆阵列靶标特征点提取为研究对象,提出一种亚像素精度阈值分割算法,用于圆阵列平面靶标标定特征点的精
  • 1. Harris角点检测角点检测被...角点的性质一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点;两条及两条以上边缘的交点;图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点;角点处的一阶导数最大, 二阶导数为0, 它...

    1. Harris角点检测

    角点检测被定义两条边的交点, 在实际应用中,大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点, 而不仅仅是角点。

    角点: 如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化,那么将其称之为角点。

    角点的性质

    一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点;

    两条及两条以上边缘的交点;

    图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点;

    角点处的一阶导数最大, 二阶导数为0, 它指示了物体边缘变化不连续的方向;

    角点检测算法

    基于灰度图像的角点检测

    基于梯度

    基于模板

    主要考虑像素领域点的灰度变化,常见的基于模板的角点检测算法有:Kitchen-Rosenfeld, Harris, KLT以及SUSAN角点检测。

    基于模板梯度组合

    基于二值图像的角点检测

    基于轮廓曲线的角点检测

    Harris角点检测: cornerHarris()函数

    harris角点检测是一种直接基于灰度图像的角点提取算法,稳定性高,尤其对L型角点检测精度高。

    cvtColor(srcimage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    cornerHarris(grayImage, HarrImage, 2, 3, 0.01);

    // 这里显示没有结果, 一片黑暗

    //imshow("cornerHarris", HarrImage);

    Mat harrisCorners;

    threshold(HarrImage, harrisCorners, 0.00001, 255, CV_THRESH_BINARY);

    imshow("cornerHarris2", harrisCorners);

    测试结果

    2.Shi-Timasi角点检测

    该方法是对Harris算法的改进。

    原始定义: 将矩阵M的行列式与M的迹****相减, 再将差值同预先给定的阈值进行比较。

    改进方法:若两个特征值中较小的一个大于最小阈值,则会得到强角点。

    OpenCV函数 goodFeatureToTrack()

    RNG g_rng(12345);

    Mat FeaturesTrack;

    Mat copyrgb = srcimage.clone();

    imshow("copyColor", copyrgb);

    vector corners;

    goodFeaturesToTrack(grayImage, corners, 150, 0.01, 10, Mat(), 3, false, 0.04);

    cout<

    for(int i=0; i

    {

    circle(copyrgb, corners[i],4, Scalar(g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255)), 1, 8, 0);

    }

    imshow("Corners", copyrgb);

    测试结果

    3. 亚像素级角点检测

    上面介绍的都是用于特征点的识别, 那么如果是要进行几何测量,上述方法可能就不太适合,因为他们提供的是像素的整数坐标值,而有时候我们需要实数坐标值。

    亚像素精度(sub-Pixel): 像素与像素之间的还有更细小的单元,这就是亚像素,通常会是原来像素的几分之一的大小。

    OpenCV函数 cornerSubPix()

    cornerSubPix()函数用于寻找亚像素角点位置,不是整数型位置,而是更精确的浮点型位置。

    相比于角点检测的位置,亚像素级的检测在点的结果上更加精确

    标签:基于,检测,角点,像素,OpenCV,Harris,灰度

    来源: https://blog.csdn.net/qq_29797957/article/details/100156213

    展开全文
  • 友发来两个小项目,要求亚像素精度。突然想问几个问题:1、何为亚像素?2、何为亚像素精度?3、使用亚像素测量,系统应注意什么?1、何谓亚像素?面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片,其像素...

    友发来两个小项目,要求亚像素精度。突然想问几个问题:1、何为亚像素?2、何为亚像素精度?3、使用亚像素测量,系统应注意什么?

    1、何谓亚像素?

    面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片,其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时,将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度?就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离,在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上,它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的,只是硬件上没有个细微的传感器把它检测出来。于是软件上把它近似地计算出来。为了最大限度利用图像信息来提高分辨率,有人提出了Sub-Pixel概念。意思是说,在两个物理像素之间还有像素,称之为Sub-Pixel,如果原始图像是n行m列的,希望做k细分的Sub-Pixel,这样就有新的行N和列M,有N = k*nM = k*m原来相邻4个像素包含的区域现在变成了(k+1)*(k+1)的区域了;要填满这个(k+1)*(k+1)的区域,从一个小正方形映照到一个大正方形。

    2、何谓亚像素精度?

    亚像素精度是指相邻两像素之间细分情况。输入值通常为二分之一,三分之一或四分之一。这意味着每个像素将被分为更小的单元从而对这些更小的单元实施插值算法。例如,如果选择四分之一,就相当于每个像素在横向和纵向上都被当作四个像素来计算。

    由上图可知,检测结果为对“插值后图像”处理的结果,由于图像分辨率提高了一倍,故用于表示小圆直径的像素数量也增加了一倍,这就是一阶亚像素元技术。我们在每两个像素之间插值一个像素,这样本来是120万像素的图像,插值后的实际处理图像就是240万像素了,相当于把一个像素拆分为1/2,同理依次有1/3拆分、1/4拆分等,一些优秀的算法甚至可以达到1/100拆分,同时还能保证处理速度。亚像素元技术相对于传统方案,检测精度是提升了1倍吗?

    3、3、使用亚像素测量,系统应注意什么?

    在图像上,通过算法对图像插值,是不存在任何问题的。然而,一个重大的误差来源是,成像系统。

    a、如果摄像机没有进行几何标定,以亚像素准确度提取边缘是无意义的。假设在整个视野内某镜头的畸变小于1%,这意味着对于一幅640x480图象,边缘偏移4像素。

    b、图象透视失真造成的影响。任何时候如果在安装摄像机时不能保证其垂直于被测物体,那么都会引发透视失真。如果对摄像机进行了标定,确定了摄像机内方位参数以及被测物体所在平面的外方位参数,那么通过此标定就能将图象中得到的测量结果转换成世界坐标上的测量结果。

    为了得到准确的亚像素精度级的测量,首先摄像机和图象采集设备的灰度值响应应该是线形的。为了保证这个前提,应对摄像机进行辐射标定。此外,被选用的镜头其像差(如彗差和像散应该非常小)。还应该使用单色光以避免色差的影响。另外,摄像机的填充因子应该尽可能的大以避免“盲点”的影响。最后,应对相继进行几何标定以获取有意义的测量结果。

    Halcon实践

    1、亚像素精度阈值分割

    threshold_sub_pix(Image : Border : Threshold : )

    2、亚像素轮廓查找

    edges_sub_pix(Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : )

    zero_crossing_sub_pix(Image : ZeroCrossings : : )

    #转载请注明出处 www.skcircle.com 《少有人走的路》勇哥的工业自动化技术网站。如果需要本贴图片源码等资源,请向勇哥索取。

    展开全文
  • 亚像素精度轮廓

    2021-04-10 22:25:18
      我们平常大多数时候讨论的数据结构都是像素精度的,通常,因为某些应用中需要达到比图像像素分辨率更高的精度,因此从图像中提取亚像素精度数据是很重要的。亚像素数据可以通过亚像素预置分割或亚像素边缘提取...

      参考链接:https://zhidao.baidu.com/question/252224657.html

      我们平常大多数时候讨论的数据结构都是像素精度的,通常,因为某些应用中需要达到比图像像素分辨率更高的精度,因此从图像中提取亚像素精度数据是很重要的。亚像素数据可以通过亚像素预置分割或亚像素边缘提取获得。这些处理得到的结果可以用亚像素精度轮廓来表示。轮廓可以被描绘成多边形,一组排序后的控制点 ( r i , c i ) (r_{i},c_{i}) (ri,ci)的集合,排序是用来说明哪些控制点是彼此相连接的。由于轮廓提取是基于像素网格的,所以轮廓上控制点之间的距离约为一个像素。在计算机里,轮廓只是用浮点数表示的横、纵坐标构成的数组来表示的。轮廓有多种空间拓扑结构,轮廓可以是闭的或是开的,闭合轮廓通常使用同一个坐标来表示轮廓上的第一个点和最后一个点或使用一个特色属性来表示。

      亚像素准确度提取边缘依赖于对图像采集设备的精心挑选,设备应满足如下条件:(1)灰度值响应应该是线性的,并进行辐射标定(2)镜头像差应该非常小,使用单色光避免色差的影响。

    亚像素预置分割
      阈值分割的处理结果不能是一个区域,因为区域是像素精度的。为此,适当表示结果的适当数据结构应该是亚像素精度轮廓。此轮廓表示图像中两个区域之间的边界,这两个区域中一个区域的灰度值大于灰度值阈值 g s u b g_{sub} gsub,而另一个区域的灰度值小于 g s u b g_{sub} gsub,为获取这个边界我们必须将图像的离散转换成一个连续函数,例如通过双线性插值完成这种转换。从概念上,亚像素精度阈值分割处理的结果就可以用常量函数 g ( r , c ) = g s u b g(r,c)=g_{sub} g(r,c)=gsub与图像函数 f ( r , c ) f(r,c) f(r,c)相交得到。
    亚像素边缘提取
      由于准确度和精确度常被混淆,使用精确度时,我们说明的是平均起来看,某提取值与若干次提取值的平均值接近程度,精确度估量的是我们能提取某值时可重复的程度,正式名称是可重复性。另一方面,我们使用准确度时,我们说明的是平均起来看,提取值与真实值接近程度。测量可以是相当准确的,但又是不可重复的。
      如果采用统计学的观点,可将提取值视为随机变量。这样,值得精确度可由值得方差计算: V [ x ] = σ x 2 V[x]=\sigma_{x}^2 V[x]=σx2。如果提取值是精确的,那么其方差就小。另一方面,准确度能用期望值 E [ X ] E[X] E[X]与真值T之间的差来描述: T = ∣ E [ x ] − T ∣ T=|E[x]-T| T=E[x]T
      边缘位置的方差 σ e 2 = 3 σ n 2 8 a 2 \sigma_{e}^2=\frac{3\sigma_{n}^2}{8a^2} σe2=8a23σn2(此结果是利用连续图像解析推导,也适用于离散图像,当信噪比 a 2 σ n 2 ⩽ 3 2 \frac{a^2}{\sigma_{n}^2}\leqslant\frac{3}{2} σn2a223时, σ e ⩾ 1 2 \sigma_{e}\geqslant\frac{1}{2} σe21,该条件在实际应用中能轻松满足),因此Canny滤波器是亚像素的,同理,Deriche和Lanser滤波器将分别返回方差: σ e 2 = 5 σ n 2 64 a 2 \sigma_{e}^2=\frac{5\sigma_{n}^2}{64a^2} σe2=64a25σn2 σ e 2 = 3 σ n 2 16 a 2 \sigma_{e}^2=\frac{3\sigma_{n}^2}{16a^2} σe2=16a23σn2.

    展开全文
  • 通过模拟实际光学成像过程以及CCD采样过程,生成了标准图像,实现对亚像素定位算法的客观评价,并提出了一种新的基于灰度面积插值的亚像素定位方法。经实验验证,该方法对直线边缘的平均定位精度达到0.11 pixel,对圆边...
  • 创建 2D 轮廓,您可以在其中控制平滑量、点数或点之间的平均平均距离。 需要给定一个初始的4位连接的像素轮廓,8位连接(可能)会使方法崩溃。 接受建议:)
  • 针对Harris-Laplace、Hessian-Laplace等角点检测算法重复率低、易漏检以及实时性差等问题,在充分研究Harris-Laplace、Hessian-Laplace和图像像素间的相似性的基础上,提出了一种具有亚像素精度的仿Hessian-Laplace...
  • 一种快速结构光条纹中心亚像素精度提取方法
  • SubME 是块匹配运动估计算法的 MATLAB 实现,该算法无需插值即可实现亚像素精度。 在传统的块匹配运动估计算法中,子像素运动精度是通过在扩大的(内插的)参考搜索区域中搜索最佳匹配块来实现的。 然而,这在计算...
  • 计算出两幅图像之间的亚像素对位的精度,通过模板匹配得到评分Mat,计算出在Mat上最大匹配的点,再最大匹配点周围,利用评分,找出亚像素的off,实际测试精度在0.02像素。
  • Halcon之以亚像素精度测量圆和矩形

    千次阅读 2020-09-11 09:13:32
    Halcon之以亚像素精度测量圆和矩形 在读取一张含有圆形和矩形的图片(如图所示)后,通过画圆或者画矩形确定图片中圆、矩形的大体位置,然后利用计量模型在具有挑战性的条件下轻松地以亚像素精度测量圆和矩形。 ...
  • 从图像中以亚像素精度检索ROI区域 函数原型 getRectSubPix(image, patchSize, center, patch=None, patchType=None) image:输入图像 patchSize:获取感兴趣区域矩形的大小 center:感兴趣区域矩形在原图像中...
  • 亚像素精度运动估计插值部分

    千次阅读 2018-07-26 16:09:05
    以A(0,0)点附近的亚像素点为例,a(0,0),b(0,0),c(0,0)可以用水平方向的整像素点计算得出,d(0,0),h(0,0),n(0,0)可以用垂直方向上的整像素点计算得出。  如1/4位置点a(0,0) = -A(-3,0) + 4A(...
  • 提出了一种基于贝塞尔边缘模型的亚像素边缘检测算法. 该算法首先在原有的贝塞尔点扩散函数中引 入修正参数t ,并与理想边缘模型卷积,获得可修正的贝塞尔边缘灰度模型;然后,利用图像边缘的信息对该模 型进行最小二乘...
  • 算法思路如下: 1.创建计量模型模板 2.根据先验知识生成相关图形形状,如矩形,圆,并将其加入到创建的模板中 3.设置模板的相关参数,包括图像大小,容忍度等 4.... 5....get_image_size (Image, ...
  • 快速提取图像亚像素边缘坐标,以及梯度,用于对边缘形状描述,可以用于后续模板匹配
  • 二维数字图像相关算法,可实现亚像素精度的匹配和应变测量
  • 亚像素精度图像配准

    2014-03-26 20:44:41
    学习图像处理的时候用的,亚像素精度的决策方法
  • opencv之亚像素精度级别的角点检测

    千次阅读 2019-12-16 18:43:03
    概述 在现实世界中,角点对应...一提到角点检测,最常用的方法莫过于Harris角点检测,opencv中也提供了Harris角点检测的接口,即cornerHarris(),但是Harris角点检测存在很多缺陷(如角点是像素级别的,速度较慢等)...
  • 在印刷电路板的自动光学检测中,被检对象的空间...本文利用圆的几何对称性,提出一种在亚像素精度快速定位圆心的算法。实验表明:它对于无噪声图像的测量误差小于0.01像素;在有噪声的情况下,该算法仍具有较小的测量误差。
  • opencv 标定中提取角点之亚像素精度

    千次阅读 2019-05-14 13:37:12
    https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/73823569
  • 什么是亚像素

    2022-02-24 09:32:00
    面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片,其...实际上“亚像素”应该是存在的,只是硬件上没有个细微的传感器把它检测出来。于是软件上把它近似地计算出来。 什么是亚像素? 面阵摄像机的成像面以
  • edges_sub_pix (ImageROI, Edges, 'lanser2', 0.3, 10, 30) 利用Deriche、Lanser、Shen和Canny滤波器提取亚像素精度边缘 提取图像精确边缘 (精确边缘就是亚像素边缘) 一阶导数 (10,30,这两个越小,边缘越多,越...
  • opencv 亚像素 算法

    千次阅读 2020-12-22 12:41:59
    亚像素算法亚像素算法的基本思路就是将一个像素再分为更小的单位。也就是说1个像素的灰度值分为256级。所以,以这类系统为例,进行亚像素计算就要把像素分为255个小单位。或许,可以这样来理解“亚像素算法”。一个...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,920
精华内容 1,968
关键字:

亚像素精度

友情链接: 新建文件夹.zip