目录 1. 可选算法 1.1. Laplacian of Gaussian (LoG) 1.2. Difference of Gaussian (DoG) 1.3. Determinant of Hessian (DoH) 2. skimage 代码实现 3. 基于 OpenCV 3.1. 过滤斑点 blob 或者叫斑点,就是在一幅图像上,暗背景上的亮区域,或者亮背景上的暗区域.由于斑点代表的是一个区域,相比单纯的角点,它的稳定性要好,抗噪声能力要强,所以它在图像配准上扮演了很重要的角色. 同时…

斑点检测(LoG,DoG)(下) LoG, DoG, 尺度归一化 上篇文章斑点检测(LoG,DoG)(上)介绍了基于二阶导数过零点的边缘检测方法,现在我们要探讨的是斑点检测.在边缘检测中,寻找的是二阶导数的零点,可是在斑点检测中寻找的是极值点,这是为什么呢?而且在使用二阶导数寻找斑点时不仅在图像上寻找极值点,还要求在尺度空间上也是极值点,又是为什么呢?还有为什么DoG是LoG的简化版本呢?? 这篇文章主要内容就是回答这三个问题. From edges to blobs 对于阶跃信号,其二阶导数在…

斑点检测(LoG,DoG) [上] 维基百科,LoG,DoG,DoH 在计算机视觉中,斑点检测是指在数字图像中找出和周围区域特性不同的区域,这些特性包括光照或颜色等.一般图像中斑点区域的像素特性相似甚至相同,某种程度而言,斑点块中所有点是相似的. 如果将兴趣点的特性形式化表达为像素位置的函数,那么主要有两类斑点检测方法: 差分方法.这类方法主要基于函数在对应像素点处的导数. 局部极值方法.这类方法主要是在找出函数的局部极值. 在该领域中,斑点检测也被称为兴趣点检测或者兴趣区域检测. 研究斑点检测…

前面说过,图像特征点检测包括角点和斑点,今天来说说斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力. 视觉领域的斑点检测的主要思路是检测出图像中比周围像素灰度打或者比周围区域灰度值小的区域,一般来说,有两种基本方法 1.基于求导的微分方法,这成为微分检测器 2.基于局部极值的分水岭算法,OPENCV中提供了simpleBlobDetector特征检测器来实现这种基本的斑点检测算法. LOG斑点检测…

利用blob检测算法识别交通杆,控制TB3机器人完成对交通杆的起停动作! 上一篇博文中<TB3_Autorace之路标检测>订阅了原始图像信息,经过SIFT检测识别出道路交通标志,这里我们同样订阅树莓派摄像头的原始图像信息对交通杆进行识别,同时我们还订阅了交通杆的状态信息以及任务完成信息,实现杆落即停,杆起即过的功能. 1234567891011121314 self.sub_image_type = "raw" self.pub_image_type = "ra…

一 Laplace 算子 使用一阶微分算子可以检测图像边缘.对于剧烈变化的图像边缘,一阶微分效果比较理想.但对于缓慢变化的图像边缘,通过对二阶微分并寻找过零点可以很精确的定位边缘中心.二阶微分即为 Laplace 算子,在 "图像边缘检测" 中进行的推导.以一维图像为例,下图给出边缘的一阶与二阶运算结果:                    红色区曲线表示原始边缘,绿色曲线表示一阶微分结果,蓝色区域表示二级微分结果. 如何使用 Laplace 算子检测到图像边缘呢?其基本方法如下:…

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算…

1.原理 Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分.将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减,得到DoG图.步骤: 处理一幅图像在不同高斯参数下的DoG 用两个不同的5x5高斯核对图像进行卷积,然后再相减的操作.重复三次得到三个差分图A,B,C. 根据DoG求角点 计算出的A,B,C三个DOG图中求图B中是极值的点.图B的点在当前由A,B,C共27个点组成的block中是否为极大值或者极小值.若满足此条件则认为是角点. 2.实现细节 2.1 差分得到DoG图 Mat…

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…

SIFT特征提取分析 sift 关键点,关键点检测 读'D. G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J],IJCV,2004' 笔记 关键点是指图像中或者视觉领域中明显区别于其周围区域的地方,这些关键点对于光照,视角相对鲁棒,所以对图像关键点提取特征的好坏直接影响后续分类.识别的精度. 特征描述子就是对关键点提取特征的过程,应该具备可重复性.可区分性.准确性.有效性和鲁棒性. SIFT(Scale-I…