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…

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace cv; using namespace std; /// Global variables Mat src, src_gray;…

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()…

上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点.但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度. 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档,贴上来,如下:  2. OpenCV源代码分析 OpenCV中有cornerSubPixel()这个API函数用来针对初始的整数角点坐标进行亚像素精度的优化,该函数原型如下: v…

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…

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);…

以下6个函数是opencv有关角点检测的函数 ConerHarris, cornoerMinEigenVal,CornorEigenValsAndVecs, preConerDetect, conerSubPix, goodFeaturesToTracks, 其中, 前三个都调用静态函数cornerEigenValsVecs 1.静态函数cornerEigenValsVecs; static void cornerEigenValsVecs( const Mat& src, Mat& ei…

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…

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…

亚像素Sub Pixel 评估图像处理算法时,通常会考虑是否具有亚像素精度. 亚像素概念的引出: 图像处理过程中,提高检测方法的精度一般有两种方式:一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力:另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率. 如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素,就相当于提高了100倍的图像系统分辨率. [分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类. 显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少.由于屏幕…