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opencv 摄像头标定角点检测失败
2024-08-30
opencv 角点检测+相机标定+去畸变+重投影误差计算
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
OpenCV 之 角点检测
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
OpenCV-Python:Harris角点检测与Shi-Tomasi角点检测
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
opencv笔记6:角点检测
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
DOG角点检测——opencv实现
1.原理 Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分.将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减,得到DoG图.步骤: 处理一幅图像在不同高斯参数下的DoG 用两个不同的5x5高斯核对图像进行卷积,然后再相减的操作.重复三次得到三个差分图A,B,C. 根据DoG求角点 计算出的A,B,C三个DOG图中求图B中是极值的点.图B的点在当前由A,B,C共27个点组成的block中是否为极大值或者极小值.若满足此条件则认为是角点. 2.实现细节 2.1 差分得到DoG图 Mat
OpenCV探索之路(十五):角点检测
角点检测是计算机视觉系统中用来获取图像特征的一种方法.我们都常说,这幅图像很有特点,但是一问他到底有哪些特点,或者这幅图有哪些特征可以让你一下子就识别出该物体,你可能就说不出来了.其实说图像的特征,你可以尝试说一下这幅图有几个矩形啊几个圆形啊,有几条直线啊,当然啦,你也可以说一下有几个角点. 什么是角点? 角点通常被定义为两条边的交点.比如,三角形有三个角,矩形有四个角,这些就是角点,也是他们叫做矩形.三角形的特征,我们看到一些几何图形具有三个角,那么我们便可以脱口而出说这是一个三角形. 上面所
OpenCV角点检测源代码分析(Harris和ShiTomasi角点)
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
OpenCV角点检测goodFeaturesToTrack()源代码分析
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
cv2.cornerHarris()详解 python+OpenCV 中的 Harris 角点检测
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
Opencv学习笔记------Harris角点检测
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学习之路(32)、角点检测
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: 角点检测源码分析;
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
OpenCV教程(43) harris角的检测(1)
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
OpenCV——Harris、Shi Tomas、自定义、亚像素角点检测
#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
【OpenCV】角点检测:Harris角点及Shi-Tomasi角点检测
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
OpenCV亚像素级的角点检测
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
OpenCV定制化创建角点检测子
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
OpenCV Shi-Tomasi角点检测子
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
OpenCV Harris 角点检测子
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
Opencv Shi-Tomasi角点检测
#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
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