Opencv算法学习二
1.直方图:图片中像素值分布情况的坐标图。
直方图均衡化:按一定规律拉伸像素值,提高像素值少的点,增加原图的对比度,使人感觉更清晰的函数。
- equalizeHist( src, dst );
2.haar角点检测:首先说边缘检测是检测出相邻像素点的变化,而角点则是两个方向上的像素变化的角点,我们称为角点。常用作特征点的检测,人脸识别等。
角点检测的函数:
- cornerHarris_demo( , );//Harris-Stephens方法检测角点
- goodFeaturesToTrack(0,0);//Harris-Stephens方法检测角点
- cornerMinEigenVal( src_gray, myShiTomasi_dst, blockSize, apertureSize, BORDER_DEFAULT );//最小本征值进行检测
- cornerSubPix();//亚像素级的角点检测
3.特征点检测:
类SurfFeatureDetector 下的函数detect 实现检测过程, drawKeypoints 来绘制检测到的关键。
类 SurfDescriptorExtractor 以及它的函数 compute 来完成特定的计算.
使用 BruteForceMatcher 来匹配特征向量。
使用 drawMatches 来绘制检测到的匹配点.
4.svm:支持向量机,是一种分类器。
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