import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('opencv-corner-detection-sample.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = np.float32(gray) #最多使用100个角点,点之间的最小距离是10 corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,100,0.01,10) corners = np.int0(corne…

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…

原文地址:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_fast/py_fast.html#fast-algorithm-for-corner-detection 目标 理解FAST算法的基本原理 使用OpenCV的FAST函数进行角点(corners)检测 原理 我们已知很多种特征检测的方法,而且它们其中很多效果都非常不错.但是,当从一个实时运行的程序角度出发,它们还不够快.一个最好的例子就是SLAM(Simulta…

在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子,我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点,后面又提到了两种十分优秀的特征点以及他们的描述方法SIFT特征和SURF特征.SURF特征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法中的一部分,所以我们对于特征点的提取必须有更高的要求,从这一点来看前面介绍的的那些特征点方法都不可取. 一 FAST算法原理 为了解决这个问题,Edward Rosten和To…

目标 在本章中, 我们将了解FAST算法的基础知识. 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索. 理论 我们看到了几个特征检测器,其中很多真的很棒.但是,从实时应用程序的角度来看,它们不够快.最好的例子是计算资源有限的SLAM(同时定位和制图)移动机器人 作为对此的解决方案,Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文"用于高速拐角检测的机器学习"中提出了FAST(加速分段测试的特征)算法(后来在2010年对其进行了修订).该算法的基本内容如下.有关更…

转载地址:https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/62887831 (一)ORB特征点提取算法的简介 Oriented FAST and Rotated BRIEF,简称ORB,该特征检测算子是在著名的FAST特征检测和BRIEF特征描述子的基础上提出来的,其运行时间远远优于SIFT和SURF,可应用于实时性特征检测.ORB特征检测具有尺度和旋转不变性,对于噪声及其透视变换也具有不变性,良好的性能是的利用ORB在进行特征描述时的应用场景十分广…

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…

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…

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…

一.角点定义 有定义角点的几段话: 1.角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测.图像匹配.视频跟踪.三维建模和目标识别等领域中.也称为特征点检测. 角点通常被定义为两条边的交点,更严格的说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界.而实际应用中,大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点,而不仅仅是“角点”.这些特征点在图像中有具体的坐标,并具有某些数学特征,如局部最大或最小灰度.某些梯度特征等. 现有的角…

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…

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…

亚像素级的角点检测 目标 在本教程中我们将涉及以下内容: 使用OpenCV函数 cornerSubPix 寻找更精确的角点位置 (不是整数类型的位置,而是更精确的浮点类型位置). 理论 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/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #inclu…

Shi-Tomasi角点检测子 目标 在这个教程中我们将涉及: 使用函数 goodFeaturesToTrack 来调用Shi-Tomasi方法检测角点. 理论 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/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio…

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…

1.角点介绍 角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测.图像匹配.视频跟踪.三维建模和目标识别等领域中,也称为特征点检测.在图像中角点是一个重要的局部特征,它决定了图像中关键区域的形状,体现了图像中重要的特征信息.目前,角点检测方法主要有2大类: 1)基于图像边缘轮廓特征的方法. 2)基于图像灰度信息的方法.此方法主要通过计算曲率及梯度进行角点检测,通过计算边缘的曲率来判断角点的存在性.典型代表有Harris算法.Susan算法…

角点 (corners) 的定义有两个版本:一是 两条边缘的交点,二是 邻域内具有两个主方向的特征点. 一般而言,角点是边缘曲线上曲率为极大值的点,或者 图像亮度发生剧烈变化的点.例如,从人眼角度来看,下图的 $E$ 和 $F$ 便是典型的角点 1  检测思路 在图像中定义一个局部小窗口,然后沿各个方向移动这个窗口,则会出现 a) b) c) 三种情况,分别对应平坦区.边缘和角点 a)  窗口内的图像强度,在窗口向各个方向移动时,都没有发生变化,则窗口内都是 "平坦区",不存在角点 b…

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…

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…

一.基本概念 角点corner:可以将角点看做两个边缘的交叉处,在两个方向上都有较大的变化.具体可由下图中分辨出来: 兴趣点interest point:兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点,它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等 二.Harris角点检测 Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner and Edge Detector" 中提出的 提出的检测算法, 现在已经成为图像匹配中常用的…

一.角点检测的相关概念 二.Harris角点检测——cornerHarris() 参考网址: http://www.cnblogs.com/ronny/p/4009425.html #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat img = imread("E://3.jpg"); ims…

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…

      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…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src; src = imread(); if (src.empty()){ printf("Can not load Image..."); ; } imshow("input Image&quo…

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…

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52875137 https://blog.csdn.net/h532600610/article/details/51800488 python 角点检测+相机标定+去畸变+重投影误差计算: #coding:utf-8 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS…

一.基本概念 角点corner:可以将角点看做两个边缘的交叉处,在两个方向上都有较大的变化.具体可由下图中分辨出来: 兴趣点interest point:兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点,它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等 二.Harris角点检测 Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner and Edge Detector" 中提出的 提出的检测算法, 现在已经成为图像匹配中常用的…

图像特征的类型通常指边界.角点(兴趣点).斑点(兴趣区域).角点就是图像的一个局部特征,应用广泛.harris角点检测是一种直接基于灰度图像的角点提取算法,稳定性高,尤其对L型角点检测精度高,但由于采用了高斯滤波,运算速度相对较慢,角点信息有丢失和位置偏移的现象,而且角点提取有聚簇现象.   Use the FeatureDetector interface in order to find interest points. Specifically: Use the SurfFeatureDe…

J.Shi和C.Tomasi在1994年在其论文"Good Features to Track"中,提出了一种对Harris角点检测算子的改进算法--Shi-Tomasi角点检测算子,可以看到,Opencv中函数goodFeaturesToTrack就是直接取自他们论文的名字. goodFeaturesToTrack有比cornerHarris更多的控制参数,函数原型: void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray co…

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…