#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…

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…

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…

上面一篇博客分析了HARRIS和ShiTomasi角点检测的源代码.而为了提取更准确的角点,OpenCV中提供了goodFeaturesToTrack()这个API函数,来获取更加准确的角点位置.这篇博客主要分析goodFeaturesToTrack()的源代码. 函数原型如下: void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray _image, OutputArray _corners, int maxCorners, double qualityLevel, d…

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…

      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::…

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,…