特征点检测算法的目的就是在图像中找出这些特殊的点或区域,并对其进行描述和匹配。这些特征点可以是某个物体的边缘、角点、斑点等,也可以是某种纹理、颜色等特征的聚集区域。特征点具有不变性、鲁棒性、可重复性等特点,因此被广泛应用于计算机视觉领域。 1. Harris角点检测算法 Harris角点检测算法是一种经典的特征点...
Harris角点检测算法是一种经典的特征点检测算法,它通过检测图像中的角点来寻找图像中的显著特征。该算法的基本思想是通过计算图像中每个像素点的灰度值在水平和垂直方向上的变化程度,然后根据这些变化程度来判断该像素点是否是角点。具体而言,该算法通过计算每个像素点的结构函数矩阵,然后根据结构函数矩阵的特征值来确定像...
特征检测是在尺度空间中进行的,首先生成图像尺度空间,然后检测尺度空间中的局部极值点,再通过剔除低对比度点和边缘响应点对局部极值点进行精确定位;在对特征进行描述时,先计算每个极值点的主方向,对极值点为中心的区域进行直方图梯度方向统计,生成特征描述子;最后,通过特征描述子寻找匹配的特征,建立图像之间的联系。
LBP是一个用来描述图像矩纹理特征的特征描述子,它最明显的有点就是具有旋转不变性和灰度不变性。 原始局部二值模式特征:最原始的LBP是定义在一个3*3的窗口内的,其生成过程为:以9个像素中的中心像素为阈值,其周围的8个像素中比它大的设置为1,比它小的设置为0,并以此8位二进制数表示LBP特征,LBP特征的最终表...
具体算法如下: 首先选取你进行角点提取的应用场景下很多张的测试图片。 运行FAST角点检测算法来获取测试图片集上的所有角点特征。 对于每个角点,我们把它邻域圆上的16个点存储下来保存在一个vector内,处理所有步骤2中得到的角点,并把它们存储在P P中。
以特征点(x0,y0,σ0)为圆心,在该特征点所在的高斯模糊图像的尺度的1.5倍为半径的圆内(即半径为1.5σ),计算所有的像素的梯度方向及其梯度幅值,并做1.5σ的高斯加权,即距离特征点越近的梯度越重要。说白了,就是在一组四幅图像的差分图像中找到了关键点,往前面一组五幅图像的高斯图像中找与关键点的σ值最接...
粗略的讲,特征就是有意义的图像区域,该区域具有独特性或易于识别性。如角点、边缘、斑点(与周围有很大差异的图像区域)等。 OpenCV中最常使用的特征检测和提取算法有: Haarris:检测角点 SIFT:检测斑点(blob) SURF:检测斑点 FAST:检测角点 BRIEF:检测斑点 ...
特征点检测算法一、SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)算法基本原理及主要特征1、SIFT算法基本原理SIFT算子是图像匹配算法中性能较好的算子,基于SIFT算法的特征图像配准可大致分为特征的检测、描述和匹配。特征检测是在尺度空间中...
而一种重要的点特征就是角点,本文就学习基于角点检测的算法:Harris角点检测和SIFT特征。 1,Sift之前的江湖 (这段的地址:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52577555) 在Sift横空出世之前,特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族。先探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇。