OutputArray corners, //位置点向量,保存的是检测到的角点的坐标 int maxCorners, //定义可以检测到的角点的数量的最大值 double qualityLevel, //检测到的角点的质量等级,角点特征值小于 qualityLevel*最大特征值的点将被舍弃 double minDistance, //两个角点间最小间距,以像素为单位 InputArray mask=noArray()...
角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。 基本原理 Harris 角点检测 (Harris Corner Detection) 是最基础也是最重要的一种角点检测算法, 通过计算图像在 x, y 上平移的自相似性 (Self-Similarit...
步骤1:面部特征检测 图3:面部特征检测示例。 对于每张面部图像,我们使用 dlib 计算 68 个面部标志。有关安装和使用 dlib 的详细信息可以在我关于面部特征检测的帖子中找到。左图显示了68个地标点。 第二步:坐标变换 输入的面部图像的尺寸可能非常不同。因此,我们需要一种方法来规范化面部并将它们带到相同的参考系...
C语言实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测...
通过使用OpenCV库,我们可以读取图像文件,并使用`at`函数获取指定像素点的数值。这样我们就可以通过打印输出来识别像素的数值,从而实现像素识别。 二、特征提取的实现 特征提取是将图像中的关键信息提取出来,以便进行进一步的处理和分析。C语言提供了一些图像处理库和函数,例如OpenCV和图像边缘检测等算法。以下是一个简单的...
图片识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它的目标是让计算机能够像人类一样理解和处理图像信息,在C语言中实现图片识别,我们可以采用一些开源的计算机视觉库,如OpenCV,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的跨平台计算机视觉库,包含了很多常用的图像处理和计算机视觉算法,如图像处理、特征检测、物体...
OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数。下面我们通过实例来看函数的用法。
OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数。下面我们通过实例来看函数的用法。
代码比较简单,为了方便阅读,没有用类而是用几个函数实现了张正友单相机标定。调用OpenCV实现图片读取与特征点提取,手写函数实现单应、内参、外参初值估计,最后调用Ceres创建目标函数并优化求解,和OpenCV calibrateCamera()对比了结果和重投影误差。 程序依赖OpenCV和Ceres,Windows下可使用微软的包管理软件VCPKG安装。
4、基于特征提取的方法 使用Opencv库中的SURF、SIFT等特征提取算法,提取图像中的关键点,并比对这些关键点与目标点的特征向量,从而得到目标点的位置。 代码如下, importcv2 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...