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  • 基于像素点特征的Harris角点检测图像拼接(matlab实现) piccolo,之前做的东西,简单整理下,不是做图像方向的,写的不好轻喷 主要原理参看Harris角点检测原理及实现和Harris角点检测算法优化 下面简单说下: ...

    基于像素点特征的Harris角点检测图像拼接(matlab实现)

    piccolo,之前做的东西,简单整理下,不是做图像方向的,写的不好轻喷
    主要原理参看Harris角点检测原理及实现Harris角点检测算法优化
    下面简单说下:

    角点( Corner Points )

    1.局部窗口沿各方向移动,均产生明显变化的点。这个变化是多样的,如灰度
    2.图像局部曲率突变的点

    Harris角点检测

    Harris角点检测作为一种典型的角点检测算法,受信号处理中相关函数的启发,给出与自相关函数相联系的矩阵M,M矩阵的特征值是自相关函数的一阶曲率,如果两个曲率值都高,那么就认为该点是角点,此方法对图像旋转、亮度变化、视角变化和噪声的影响具有很好的鲁棒性。

    Harris角点检测算法使用了信号处理中的自相关函数的思想,它只涉及图像的一阶导数。先定义矩阵

    M=[Ix2IxIyIxIyIy2]M=\left[ \begin{array}{ll}{I_{x}^{2}} & {I_{x} I_{y}} \\ {I_{x} I_{y}} & {I_{y}^{2}}\end{array}\right]

    其中,
    IxI_{x}——图像?在?方向的梯度
    IyI_{y}——图像?在y方向的梯度
    GG ——高斯模板

    角点响应函数定义为:

    CRF=det(M)K×tr2(M)det(M)=λ1λ2=Ix2Iy2(IxIy)2tr(M)=λ1+λ2=Ix2+Iy2\begin{array}{c}{C R F=\operatorname{det}(M)-K \times t r^{2}(M)} \\ {\operatorname{det}(M)=\lambda_{1} \lambda_{2}=I_{x}^{2} I_{y}^{2}-\left(I_{x} I_{y}\right)^{2}} \\ {\operatorname{tr}(M)=\lambda_{1}+\lambda_{2}=I_{x}^{2}+I_{y}^{2}}\end{array}

    其中,
    trtr——矩阵的迹(矩阵对角线的和KK——经验值,通常0.040.04~0.060.06

    当某点的角点响应函数值大于设定的阈值T时,判定点改为角点

    具体实现(matlab实现部分:基于像素点特征的Harris角点检测图像拼接算法)

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    上述情况是在经验值K取得比较合适的时候拼接的,下图是经验值k取得太大导致的拼接失败,所以harris角点检测的K值选取比较关键。同时,写的比较简单,这个性能也并不好。
    在这里插入图片描述

    经验值K 的选取会影响特征点提取的可靠性和准确性,针对不同的图片,K 值的选取会有不同。同时,阈值T难以确定,T值过大,则提取的特征点数目过少,丢失的信息过多,影响匹配的准确性;T值过小,则判定的特征点过多,增加了匹配的计算量且降低了准确率。即使阂值T大小合适,但针对不同类型的图片,图像纹理和结构特征相差很大,都会导致合适的阈值T也相差很多,难以自动选取。

    下面是一种改进的角点响应函数CRF,无需选择K值,能有效避免K 值选取的随机性,具有实用性,可靠性好。

    CRF=tr(M)det(M)+ξξ=1×106\operatorname{CRF}=\frac{\operatorname{tr}(M)}{\operatorname{det}(M)+\xi} \quad \xi=1 \times 10^{-6}

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  • opencv-亚像素点检测

    千次阅读 2019-01-16 23:23:41
    若我们进行的不是图像处理的识别特征点而是进行几何测量,通常需要更高的精度前两种角检测只能提供简单像素的坐标值,也就是说有时候会需要实数坐标值而不是整数坐标值。 1.亚像素级角检测的位置在摄像机标定,...

    之前方面的总结:
    之前用的Harris和Shi-Tomasi进行角点检测时得到的都是自己想要的角点,这些角点的坐标都是粗略的,要想得到最完美的角点检测就是利用亚像素级角点检测
    若我们进行的不是图像处理的识别特征点而是进行几何测量,通常需要更高的精度前两种角点检测只能提供简单像素的坐标值,也就是说有时候会需要实数坐标值而不是整数坐标值。
    1.亚像素级角点检测的位置在摄像机标定,跟踪并重建摄像机的轨迹,或者重建被跟踪目标的三维结构时,是一个基本的测量值
    一般都是根据角点的位置–退出位置精确的亚像素级精度,一个向量和其正交的向量的点积为0
    第一步就是先确定角点的位置用Harris或者Shi-Tomasi来进行求取角点,由这些角点再来计算亚像素级角点的具体位置Opencv为我们提供了cornerSubPix()函数用于寻找亚像素级角点的位置的。
    2.cornerSubPix()函数寻找角点时(不是整数类型的位置,而是更加精确的浮点类型位置)
    C++:void cornerSubPix(InputArray img,InputOutputArray corner,Size winSize,Size zeroZone,TermCriteria criteria);
    首先说明最主要的是参数二:表示输入输出的二维点vector corners类型的,作为输入时表示由Harris角点检测之后返回的角点,首先遍历角点,把角点push_back到二维点容器中,然后在放到亚像素级角点检测函数中作为输入,输出的时候就是亚像素级的2维坐标点,进行遍历显示既可以,同时由Shi-Tomasi角点检测出来的角点直接放入亚像素级角点检测中去作为输入,输出就是亚像素级别的角点

    1.输入的图像一般是灰度图像
    2.Input和Output类型的角点,输入是角点的初始坐标点,输出是精准的输出坐标
    3.Size类型的winSize,搜索窗口的一半尺寸,搜索窗口就是2倍的关系
    4.Size类型的zeroZone,表示死区的一半尺寸 值为(-1,-1)表示无死区。
    5.求角点的迭代过程的终止条件
    总之在进行亚像素级的角点检测时:
    1.Harris角点检测配合cornerSubPix()函数(注意参数的准备)可以求出精确的角点
    2.Shi-Tomasi角点检测配合cornerSubPix()函数(注意参数的准备)可以求出精确的角点

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  • 图像RGB个通道像素点统计

    千次阅读 2016-11-23 10:22:41
    图像RGB个通道像素点统计最近项目需要统计图像RGB各个通道像素点个数的分布,写了这样一个小的程序。 主要是对之前写的东西的一些整合,格式输出是看到opencv自带的分类器训练过程中,命令窗内的输出格式很舒服,...

    图像RGB个通道像素点统计

    最近项目需要统计图像RGB各个通道像素点个数的分布,写了这样一个小的程序。
    主要是对之前写的东西的一些整合,格式输出是看到opencv自带的分类器训练过程中,命令窗内的输出格式很舒服,所以进行了模仿。


    实现的主要功能:

    1. 从目录中逐一读取图片
    2. 对图像的三个通道进行统计
    3. 将统计结果格式输出到txt

    其他不多说了,直接贴代码了:
    代码下载地址:这里写链接内容

    #include <iostream>
    #include "opencv2/opencv.hpp"
    #include "fstream"
    #include <windows.h>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int calMax(int count[10])
    {
        int max = count[0];
        int max_num = 0;
        for (int i = 1; i < 10; ++i)
        {
            if (count[i]>max)
            {
                max = count[i];
                max_num = i;
            }
        }
        return max_num;
    }
    
    void statisticOfRgb(Mat src)
    {
        ofstream out("test.txt", ios::app);
    
        int count_r[10] = {0};//store 10 intervals' counts
        int count_g[10] = {0};
        int count_b[10] = {0};
    
        int count = 0;//total pixels' count
    
        int row = src.rows;
        int col = src.cols;
    
        //get r g b of every pixel
        for (int i = 0; i < row; ++i)
        {
            uchar *p = src.ptr<uchar>(i);
            for (int j = 0; j < col; ++j)
            {
                int b = p[j * 3];
                int g = p[j * 3 + 1];
                int r = p[j * 3 + 2];
    
                int index_b = ceil(b / 25);
                int index_g = ceil(g / 25);
                int index_r = ceil(r / 25);
                if (index_b >= 0 && index_b <= 9 && index_g >= 0 && index_g <= 9 && index_r >= 0 && index_r <= 9)
                {
                    count_b[index_b]++;
                    count_g[index_g]++;
                    count_r[index_r]++;
                }
                count++;
            }
        }
        //calculate max
        int max_b_num = calMax(count_b);
        int max_g_num = calMax(count_g);
        int max_r_num = calMax(count_r);
    
        char b_string[10] = { 0 };
        sprintf(b_string, "%ld-%ld", max_b_num*25,(max_b_num+1)*25);
        char g_string[10] = { 0 };
        sprintf(g_string, "%ld-%ld", max_g_num * 25, (max_g_num + 1) * 25);
        char r_string[10] = { 0 };
        sprintf(r_string, "%ld-%ld", max_r_num * 25, (max_r_num + 1) * 25);
    
        //out put
        for (int i = 0; i < 88; i++)
        {
            out << "-";
        }
        out << endl;
        //count
        out << count << "   " << "b_max: " << b_string << "   " << "g_max: " << g_string << "   " << "r_max: " << r_string << endl;
        //b
        for (int i = 0; i < 88; i++)
        {
            out << "-";
        }
        out << endl;
        out<<"|" << "b" <<"      "<< "|";
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            out << count_b[i]<<" ";
            int space_count;
            if (count_b[i] == 0)
            {
                space_count = 5;
            }
            else
            {
                int n=0;
                while (count_b[i] >= 10)
                {
                    n++;
                    count_b[i] = count_b[i] / 10;
                }
                space_count = 5 - n;
            }
            for (int j = 0; j < space_count; j++)
            {
                out << " ";
            }
            out << "|";
        }
        out << endl;
        //g
        for (int i = 0; i < 88; i++)
        {
            out << "-";
        }
        out << endl;
        out << "|" << "g" << "      " << "|" ;
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            out << count_g[i] << " ";
            int space_count;
            if (count_g[i] == 0)
            {
                space_count = 5;
            }
            else
            {
                int n = 0;
                while (count_g[i] >= 10)
                {
                    n++;
                    count_g[i] = count_g[i] / 10;
                }
                space_count = 5 - n;
            }
            for (int j = 0; j < space_count; j++)
            {
                out << " ";
            }
            out << "|";
        }
        out << endl;
        //r
        for (int i = 0; i < 88; i++)
        {
            out << "-";
        }
        out << endl;
        out << "|" << "r" << "      " << "|";
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            out << count_r[i] << " ";
            int space_count;
            if (count_r[i] == 0)
            {
                space_count = 5;
            }
            else
            {
                int n = 0;
                while (count_r[i] >= 10)
                {
                    n++;
                    count_r[i] = count_r[i] / 10;
                }
                space_count = 5 - n;
            }
            for (int j = 0; j < space_count; j++)
            {
                out << " ";
            }
            out << "|";
        }
        out << endl;
    
    }
    
    
    int main()
    {
        WIN32_FIND_DATAA FileData;
        HANDLE hFind;
        hFind = FindFirstFileA((LPCSTR)"E:\\2016年11月\\20161122\\statisticsOfPoint\\statisticsOfPoint\\1\\*.jpg", &FileData);
        if (hFind == INVALID_HANDLE_VALUE)
        {
            printf("Invalid File Handle. GetLastError reports %d\n", GetLastError());
            return 0;
        }
        do 
        {
            string path = "E:\\2016年11月\\20161122\\statisticsOfPoint\\statisticsOfPoint\\1\\";
            path += FileData.cFileName;
            Mat src = imread(path.c_str(), 1);
            statisticOfRgb(src);
        } while (FindNextFileA(hFind, &FileData));
    
        return 0;
    }
    
    
    输出效果如下图:
    ![这里写图片描述](http://img.blog.csdn.net/20161123103832119)
    展开全文
  • 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...

    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。
    • 亚像素的精度
      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。因此,如果一张5x5像素的图像选择了四分之一的亚像素精度之后,就等于创建了一张20x20的离散点阵,进而对该点阵进行插值。

    亚像素级别角点检测

    • 提高检测精准度
      理论与现实总是不一致的,实际情况下几乎所有的角点不会是一个真正的
      准确像素点。(100, 5) 实际上(100.234, 5.789)
      在这里插入图片描述
    • 亚像素定位
      • 插值方法
      • 基于图像矩计算
      • 曲线拟合方法 -(高斯曲面、多项式、椭圆曲面)
        在这里插入图片描述
    • 除了利用 Harris进行角点检测 和利用 Shi-Tomasi方法进行角点检测 外, 还可以使用cornerEigenValsAndVecs()函数和cornerMinEigenVal()函数自定义角点检测函数。 如果对角点的精度有更高的要求,可以用cornerSubPix()函数将角点定位到子像素,从而取得亚像素级别的角点检测效果。

    相关API介绍- cornerSubPix()函数

    函数goodFeaturesToTrack()函数只能提供简单的像素的坐标值,也就是说,有时候会需要实数坐标值而不是整数坐标值。在OpenCV中,就提供了一个cornerSubPix()函数,用于寻找亚像素角点的位置,其函数声明如下:

    void cornerSubPix(
    InputArray image, --输入图像,即源图像;
    InputOutputArray corners, --提供输入角点的初始坐标和精确的输出坐标
    Size winSize, --Size类型,表示搜索窗口的半径。若winSize=Size(55),那么就表示使用(5*2+1)x(5*2+1=11*11大小的搜索窗口。
    Size zeroZone, -- Size类型,表示死区的一半尺寸。而死区为不对搜索区的中央位置做求和运算的区域,用来避免自相关矩阵出现的某些可能的奇异性。值为(-1-1)表示没有死区。
    TermCriteria criteria --TermCriteria类型,求角点的迭代过程的终止条件。
    );
    
    • 还有一个API,可以了解一下
    void cvFindCornerSubPix(
    const CvArr* image, 
    CvPoint2D32f* corners, 
    int count, 
    CvSize win, 
    CvSize zero_zone, 
    CvTermCriteria criteria
    );
    

    程序代码:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    // 全局变量
    int max_corners = 20; 
    int max_count = 50;// 亚像素定位,浮点数运算,比较耗时
    Mat src, gray_src;
    const char* output_title = "SubPixel Result";
    
    void SubPixel_Demo(int, void*);
    
    int main(int argc, char** argv) {
    	src = imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/cornerHarrisTest.jpg");
    	if (src.empty()) {
    		printf("could not load image...\n");
    		return -1;
    	}
    	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow("input image", src);
    	// 载入图像并灰度化 
    	cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
    	// 创建显示窗口以及滑动条
    	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	createTrackbar("Corners:", output_title, &max_corners, max_count, SubPixel_Demo);
    	
    	SubPixel_Demo(0, 0);
    
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }
    // 使用Shi-Tomasi方法检测角点,再对角点位置进行精准化
    void SubPixel_Demo(int, void*) {
    	if (max_corners < 5) {
    		max_corners = 5;
    	}
    	// Shi-Tomasi的参数设置
    	vector<Point2f> corners;
    	double qualityLevel = 0.01;
    	double minDistance = 10;
    	int blockSize = 3;
    	double k = 0.04;
    	// 应用Shi-Tomasi角点检测算法
    	goodFeaturesToTrack(gray_src, corners, max_corners, qualityLevel, minDistance, Mat(), blockSize, false, k);
    	cout << "number of corners: " << corners.size() << endl;
    	// 深度拷贝原图像用于绘制角点
    	Mat resultImg = src.clone();
    	for (size_t t = 0; t < corners.size(); t++) {
    		cout << t << ".point[x,y]=" << corners[t].x << "," << corners[t].y << endl; // 整数值
    		circle(resultImg, corners[t], 2, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
    	}
    	imshow(output_title, resultImg);
    	// 角点位置精准化参数
    	Size winSize = Size(5, 5); // 窗口不要太大,不然亚像素可能会被干扰
    	Size zerozone = Size(-1, -1); // 拟合时使用 零区域
    	//TermCriteria类是用来作为迭代算法的终止条件的,参数:类型(EPS表示迭代到阈值终止),第二个参数为迭代的最大次数,最后一个是特定的阈值
    	TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001);
    	// 计算精准化后的角点位置
    	cornerSubPix(gray_src, corners, winSize, zerozone, tc);// 亚像素定位,为后续计算提供更高精确度的值
    	cout << "subpixel corners.size=" << corners.size() << endl;
    	for (size_t t = 0; t < corners.size(); t++) {
    		cout << (t + 1) << " .point[x, y] = " << corners[t].x << " , " << corners[t].y << endl; // 亚像素定位出来的,精确度较高,浮点值
    	}
    	return;
    }
    

    运行截图

    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190126204858849.png

    参考博客

    1. https://blog.csdn.net/pengjc2001/article/details/55095023 (亚像素与halcon)
    2. https://blog.csdn.net/CHNguoshiwushuang/article/details/81155361 (亚像素)
    3. https://blog.csdn.net/weixin_41695564/article/details/79991733 (亚像素角点检测)
    4. https://blog.csdn.net/holybin/article/details/41122493 (亚像素级角点检测(cornerSubPix))
    5. https://blog.csdn.net/huanghuangjin/article/details/81268227 (亚像素级别角点检测)
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  • 在图像处理中,常常需要读取图像中像素点的像素值,进行特征处理等操作。以下代码是针对label中提取像素值非0的像素点坐标,若要提取全部像素点的像素值,稍加修改即可。 #coding=utf-8 #读取label中像素点的B, G,...
  • 视觉SLAM按照处理图像的方法不同分为基于像素(最小化光度误差)和基于特征点(最小化重投影误差): 1)光流法指的是不用提取特征点的描述符,通过某个窗口内的像素具有同样的运动这个前提,计算像素偏移来跟踪...
  • 最近做一个需要两张图片重合的任务,用到了opencv遍历图片中的所有像素点,得到每个点的bgr,因此做以下记录: 1.python+opencv环境设置,这里就不讲了,网上有很多资料,不会的童鞋可以找度娘 下面直接来看代码: ...
  • 数据处理--图片像素点聚类

    千次阅读 2018-08-22 19:00:24
    提取所有的像素点 每一个像素点作为一个样本 像素点这个样本有三个特征 X_train = img.reshape(- 1 , 3 ) X_train.shape ( 16384 , 3 ) 三、K-means模型 1)导包 from sklearn.cluster ...
  • 需求 直接操作RGB图像的像素点,进行颜色的相关操作。 掌握这个,必须对MATLAB中矩阵的操作有所熟悉,特别是整行、整列的操作。 如: 代码如下: .............
  • 图像处理之角检测与亚像素定位 角是图像中亮度变化最强地方反映了图像的本质特征,提取图像中的角可以有效提高图像处理速度与精准度。所以对于整张图像来说特别重要,角检测与提取的越准确图像处理与...
  • 特征点匹配——FAST特征点检测

    万次阅读 2016-10-04 10:48:46
    FAST算法是ECCV 2006上发表的Machine learning ...判别特征点pp是否是一个特征点,可以通过判断以该点为中心画圆,该圆过16个像素点。设在圆周上的16个像素点中是否最少有nn个连续的像素点满足都比Ip+tI_p+t大,或者都
  • //从文件夹中一张张传入图片,统计每张图片中白色像素点占比。累加和除以图片个数,算出平均值 #include &lt;stdio.h&gt; #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/...
  • python-利用OpenCV获取图像中鼠标点击处像素点的坐标

    万次阅读 多人点赞 2019-11-26 18:49:17
    机器学习笔记之——获取图像中某坐标 最近在学习做图像分割训练模型时用到了OpenCV这个包,在对图上某部分特征进行批量分割时总是不停的尝试扩大坐标、打印图像检查正确性、缩小、再打印、再重新调整,感觉自己像...
  • 特征点匹配

    千次阅读 2018-07-02 14:01:58
    一、特征点(角点)匹配图像匹配能够应用的场合非常多,如目标跟踪,检测,识别,图像拼接等,而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了,所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系,从而确定两幅图像...
  • 低层次特征是不需要任何形状/空间关系的信息就可以从图像中自动提取的基本特征,如:常用地阈值方法就是作为处理的一种低层次特征提方式。所有低层次方法都可以应用于高层次特征提取,从而在图像中找到形状。在...
  • 【opencv】统计图像二值化后白色像素点个数

    万次阅读 多人点赞 2015-04-28 17:19:25
    应用:图像特征提取 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" #include ...
  • 其中,角是个很特殊的存在,他们在图像中可以轻松定位,因为角位于两条边缘的交点,代表了两条边缘变化的方向上的,所以他们是可以精确定位的二维特征,甚至可以达到亚像素精度。 角定义:如果某一点在任意...
  • python+OpenCV 特征点检测

    万次阅读 2016-06-11 23:39:16
    1.Harris角检测Harris角检测算法是一个极为简单的角检测算法,该算法在1988年就被发明了,算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边,我们认为该为兴趣。基本原理是根据公式: 化简为求解...
  • 视觉SLAM笔记(40) 特征点的缺陷

    万次阅读 2019-10-21 22:12:55
    特征点估计相机运动的缺陷、克服使用特征点缺陷思路分析、直接法、根据像素的亮度信息,估计相机的运动,可以完全不用计算关键和描述子,通过最小化光度误差知道之间之间的对应关系
  • ORB FAST特征关键检测(opencv)

    千次阅读 2019-06-17 18:46:38
    ORB FAST特征关键点检测(opencv) 原理:ORB - (Oriented Fast and ...FAST方式寻找候选特征点方式是假设灰度图像像素点A周围的像素存在连续大于或者小于A的灰度值,选择任意一个像素点P,假设半径为3,周围16个...
  • 视觉SLAM笔记(30) 特征点

    万次阅读 2019-10-08 18:46:15
    特征点法、特征点、ORB 特征(FAST 关键、BRIEF 描述子)、特征匹配
  • 图像特征点特征描述子总结

    万次阅读 2019-09-10 08:46:20
    图像特征点总结 参考文献 https://blog.csdn.net/qq_28193895/article/details/80845803 https://blog.csdn.net/u013989576/article/details/49226611 https://blog.csdn.net/tostq/article/details/49314017 ...
  • 学习OpenCV——Surf(特征点篇)&flann 分类: OpenCV特征篇计算机视觉 2012-04-20 21:55 19887人阅读评论(20)收藏举报 检测特征 Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理
  • SURF特征点检测

    千次阅读 2016-05-07 10:29:53
    SURF算法是对SIFT算法的改进,其基本结构、步骤与SIFT相近,但具体实现的过程有所不同。...每个像素点都可以求出一个H矩阵,H矩阵 有一个判别式,判别式的值是H矩阵的特征值,可以利用判定结果的符号将所有点
  • ORB特征点

    千次阅读 2017-04-17 08:33:18
    绪论 假如我有2张美女图片,我想确认这2张图片中美女是否是同一个...一种可行的方法是找出2张图片中的特征点,描述这些特征点的属性,然后比较这2副图片的特征点的属性。如果有足够多的特征点具有相同的属性,那么就可
  • 如果我们进行图像处理的目的不是用于识别特征点而是进行稽核测量,则通常需要更高的精度,而cvGoodFeatureToTrack()只能提供简单的像素坐标值,但有时候我们会需要实际坐标值而不是证书坐标值,例如,我们想要确定...
  • OpenCV特征点提取----Fast特征

    万次阅读 2015-03-08 22:43:44
    1. FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 ... 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测,视觉跟踪,三维常年...很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中
  • SIFT特征提取分析

    万次阅读 多人点赞 2012-06-06 22:06:09
    SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,...
  • 花老湿学习OPenCV:亚像素检测

    千次阅读 2019-06-25 09:23:06
    若进行图像处理的目的不是提取用于识别的特征点,而是进行几何测量,这通常需要更高的精度,而goodFeaturesToTrack() 只能提供简单的像素的坐标---有时候需要实数坐标而不是整数坐标。 亚像素级角检测的位置在摄像...
  • 点特征检测

    千次阅读 2014-06-20 15:49:47
    1.点特征的数学表达 假设窗口W发生位置偏移

空空如也

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像素点特征