计算机视觉中,我们经常要匹配两幅图像.匹配的的方式就是通过比较两幅图像中的公共特征,比如边,角,以及图像块(blob)等,来对两幅图像进行匹配.      相对于边,角更适合描述图像特征,比如下面的图像中,大概有6种特征,我们用A.B.C.D.E.F来描述,其中A, B是平的区域,在图像中很难精确定位,C,D是边,比A,B好些,但是图像中的边也很多,定位到某个边也比较困难,相比来说E,F的角更适合描述当前的图像的特征,也更好检测,因为你不论怎么移动图像,这些角的特征都和图像其它部分不…

      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::…

      在上一篇教程中,我们得到的harris特征角二值图中,角的数目特别多,本章我们用一个局部最大化的方法,只保留局部值最大的harris特征角. // Harris角计算 cv::cornerHarris(image,cornerStrength,         neighbourhood, // neighborhood size         aperture,     // aperture size         k);           // Harris parame…

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如…

image算法测试iteratoralgorithmfeatures 原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7391511 文章目录: 一.Harris角点检测基本理论 二.opencv代码实现 三.改进的Harris角点检测 四.FAST角点检测 五.参考文献 六.附录(资料和源码) 一.Harris角点检测基本理论(要讲清楚东西太多,附录提供文档详细说明) 1.1 简略表达: 角点:最直观的印象就是在水平…

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…

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…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope…

Harris 角点检测子 目标 本教程中我们将涉及: 有哪些特征?它们有什么用? 使用函数 cornerHarris 通过 Harris-Stephens方法检测角点. 理论 有哪些特征? 在计算机视觉中,我们通常需要寻找两张图上的匹配关键点.为什么?因为一旦我们知道了两张图是相关联的,我们就可以使用 *both 图像来提取它们中的信息. 是指 匹配关键点 是指在场景中可以很容易识别出来的 特性 . 这些特性就是这里所说的 特征 . 因此,特征应该有什么样的特性呢? 应该具有 可识别的独一无二性…

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img5, img6, img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_canny1, img_binary1, img_dist1, img_dist2, kernel_1, kernel_2, im…

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…

代码示例一: #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(){ Mat src = imread(); imshow("原始图", src); //进行Harris角点检测找出角点 Mat cornerStrength; cornerHarris(src, cornerStrength, , , 0.01); //对灰度图进行阈值操作,得到二值图并显示 Mat harrisCorner; thresho…

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解. 图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的. 图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图…

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…

目录 1. 概述相关 2. 原理详解 1) 算法思想 2) 数学模型 3) 优化推导 3. 具体实现 1) 详细步骤 2) 最终实现 4. 参考文献 1. 概述相关 harris角点检测是一种特征提取的方法,而特征提取正是计算机视觉的一种重要手段.尽管它看起来很复杂,其实也是基于数学原理和简单的图像处理来实现的. 本文之前可以参看笔者写的几篇图像处理的文章,将会有助于更深入了解harris角点检测的实现. 图像的卷积(滤波)运算(一)--图像梯度 图像的卷积(滤波)运算(二)--高斯滤波 图像的…

一.Harris角点检测 原理: 角点特性:向任何方向移动变换都很大. Chris_Harris 和 Mike_Stephens 早在 1988 年的文章<A CombinedCorner and Edge Detector>中就已经提出了焦点检测的方法,被称为Harris 角点检测.将窗口向各个方向移动(u,v)然后计算所有差异的总合:表达式如下: 角点检测中要使E(u,v)的值最大.这就是说必须使方程的第二项的取值最大.对上面的等式进行泰勒级数展开,然后再通过几步数学换算(参考其他标准教材…

Harris角点检测 UI还是用的上次扣像的,只有前后置可以用,别的没有效果,只看实现就好. 相应源码 在实现之前,我先重新整理编译glsl的生成工具,如Harris角点检测中间计算过程需要针对rgba32f做高斯模糊,我们前面针对rgba8实现过,现在使用glslangValidator针对一份文件生成一编译文件会导致维护麻烦,很多无意义的重复代码,暂时还不想把glslangValidator集成到代码中动态生成,所以在这,先搞定glsl根据编译条件生成多份文件的工具. 其所有glsl代码全统…

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大…

一 .Motivation 对于做图像处理的人来说,Harris角点检测肯定听过,1988年发表的文章"A combined corner and edge detector"描述了这种角点检测方法,这篇论文朴实无华,对于图像处理入门来说,非常值得读一读. Harris角点检测的提出是图像匹配问题的需求,在立体视觉(stereo vision)和运动估计(motion estimation)中,常常需要在两个view(立体视觉)或者同一视频的两帧(运动估计)中找到对应的特征(corre…

一.原理 二.实现 close all; clear all; I=imread('test.tif'); [posX,posY]=harris(I); figure;imshow(I); hold on; plot(posX, posY, 'g*'); function [posX,posY]=harris(I) %Harris角点检测 %I:输入图像 %posX:角点X坐标 %posY:角点Y坐标 I=double(I); [m,n]=size(I); hx=[-,,;-,,;-,,]; I…

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…

Harris角点检测 思想 为什么要检测角点呢?因为角点的特征比较明显.进行角点检测的朴素思想是利用图像梯度,也就是根据图像强度的变化来寻找角点.如图所示 这里举了个例子,给定一个小的区域(Patch),当这个小区域在不同位置滑动的时候,所呈现出来的一些特性是不同的,根据图示,有三个方面. Flat,平的地方,在任何方向,梯度都没什么变化. Edge,边的地方,当沿着边方向的时候,梯度没什么变化. Corner,角的地方,沿着任何方向,梯度都有变化. Error Function \[E(u,v…

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_…

定制化创建角点检测子 目标 在这个教程中我们将涉及: 使用 OpenCV 函数 cornerEigenValsAndVecs 来计算像素对应的本征值和本征向量来确定其是否是角点. 使用OpenCV 函数 cornerMinEigenVal 通过最小化本征值来进行角点检测. 用上述两个函数实现一个定制化的Harris detector,类似Shi-Tomasi检测子. 解释 代码 这个教程的代码如下所示.源代码还可以从 这个链接下载得到 #include "opencv2/highgui/high…

 这样想象一下,直线上的一个点在垂直于直线的方向上有最强的梯度.沿着直线的方向梯度较低,意思是直线上的像素点与它周围的像素点看起来相似.我们进行的角点检测是梯度强度明显高于其他像素的点,可能就是目标处的拐点.它的这个特性可以被应用到同一场景的多视角检测及运动中估计. $${\rm{c}}(x,y,\Delta x,\Delta y) = {\sum\limits_{(i,j) \in W(x,y)} {W(i,j)(I(i,j) - I(i + \Delta x,j + \Delta y))}…

Harris通过运用微分运算和自相关矩阵改进了Moravec角点检测算法.用微分算子重新定义灰度强度变化的公式,其灰度强度变化表示为: 式中的wu,v为高斯窗口在(u,v)处的系数.X,Y它们是像素点在X方向和Y方向的一阶梯度,反映图像中每个像素点的灰度变化方向,,若像素点(x,y)在两个方向灰度都发生足够大的变化则提取为角点. 选取高斯函数为检测窗口,对图像进行平滑滤波再提取角点,对噪声有较好的抑制作用. 式中的矩阵定义为像素点(x, y)的自相关矩阵为,设K1,K2分别是矩阵M的两个特征值,…

一般角点检测: harris cv::cornerHarris() shi-tomasi cv::goodFeaturesToTrack() 亚像素级角点检测是在一般角点检测基础之上将检测出的角点精确到亚像素级 因此需要先使用harris或shi-tomasi检测出角点,然后再调用cv::cornerSubPix()…

Size winSize = Size(5,5); Size zerozone = Size(-1,-1); TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001); cornerSubPix(img_gray1, vec_points, winSize, zerozone, tc);…

OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点. 以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例,主要分析其中的这两种角点检测源代码.角点检测数学原理请参考我之前转载的一篇博客 http://www.cnblogs.com/riddick/p/7645904.html,分析的很详细,不再赘述.本文主要分析其源代码: 1. Har…