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.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…

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…

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…

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 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.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…

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…

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…

      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…

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…

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,…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

#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…

#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…

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…

 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…

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…