角点 特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系.点,也就是图像中的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature),或“兴趣点”(interest point),或“角点”(conrner). 关于角点的具体描述可以有几种: 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…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点…

一.Harris角点 如上图所示,红色框AB都是平面,蓝色框CD都是边缘,而绿色框EF就是角点. 平面:框往X或Y抽移动,变化都很小. 边缘:框沿X或Y轴移动,其中一个变化很小,而另外一个变化比较大. 角点:框沿X或Y轴移动,两个变化都比较大. 见<图像基础>笔记第7页 二.背景建模 使用帧差法: 即用后一帧图像减去前一帧图像,得到运动的物体,但是会出现空洞(前景物体的一个面灰度变化不大,减完得到接近0的数). 使用GMM方法: # -*- coding:utf-8 -*- __author_…

角点 特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系.点,也就是图像中的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature),或“兴趣点”(interest point),或“角点”(conrner). 关于角点的具体描述可以有几种: 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…

转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 先看看程序运行截图:   一.引言:关于兴趣点(interest points) 在图像处理和与计算机视觉领域,兴趣点(interest points),或称作关键点(keypoints).特征点(feature points) 被大量用于解决物体识别,图像识别.图像匹配.视觉跟踪.三维重建等一系列的问题.我们不再观察整幅图,而是选择某些特殊的点,然后对他们进行局部有的放矢…

      在前面一篇教程中,我们通过取局部最大值的方法来处理检测结果,但是从图像中可以看到harris角的分布并不均匀,在纹理颜色比较深的地方检测的harris角结果更密集一些.本章中,我们使用一个简单的策略算法,首先在检测的harris角图像中,找到一个值最大的角,后面的最大值角检测至少要和前面的角有一个距离,这样循环查找角,直到得到指定数目的角位置.      在OpenCV中,我们可以通过下面的代码得到结果: // Compute good features to track std::…

主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在文中用 {{  }} 圈了起来并用红色字体标注. 正文开始. Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的.在具体展开之前,不得…

看到一篇从数学意义上讲解Harris角点检测很透彻的文章,转载自:http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/45603583 主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在…

OpenCV可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征.使其成为图像描述符,这类似于人的眼睛和大脑.这些图像特征可作为图像搜索的数据库.此外,人们可以利用这些关键点将图像拼接起来,组成一个更大的图像,比如将许多图像放在一块,然后形成一个360度全景图像. 这里我们将学习使用OpenCV来检测图像特征,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.我们会选取一些图像,并通过单应性,检测这些图像是否在另一张图像中. 一 特征检测算法 有许多用于特征检测和提取的算法,我们将会对其中大部分进行介绍.OpenCV最常使…

http://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/54633670 关于角点的应用在图像处理上比较广泛,如图像匹配(FPM特征点匹配).相机标定等.网上也有很多博客对Harris角点检测原理进行描述,但基本上只是描述了算法流程,而其中相关细节并未作出解释,这里我想对有些地方做出补充说明,正所谓知其然知其所以然,如有不对,还望指正. 关于角点的应用在图像处理上比较广泛,如图像匹配(FPM特征点匹配).相机标定等.网上也有很多博客对Harris角点检测原理…