角点家族的大护法是 J.shi 和 C.Tomasi在1994年提出的 Shi-Tomasi 角点检测算子,它是对 Harris 角点检测算子的改进,并且有一个直接“叫嚣” Harris算子的名字——“Good Feaures to Track”,在opencv中实现函数是 goodfeaturesToTrack。它通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点,大部分情况下,有比H...
该函数的角点检测效果与cornerHarris()函数效果差不多。 Harris 角点检测的打分公式为: Shi-Tomasi 使用的打分函数为: 如果打分超过阈值,我们就认为它是一个角点。我们可以把它绘制到 空间中,就会得到下图:(角点:绿色区域)可对比上图得出差异) opencv中C++ 函数及参数如下: voidcv::goodFeaturesToTrack( cv::InputAr...
从Harris 角点检测的算法中,我们知道当一个特征值远远大于另外一个特征值时检测到的是边界。所以他们使用了一个简单的函数,如果比例高于阈值(OpenCV 中称为边界阈值),这个关键点就会被忽略。文章中给出的边界阈值为 10。 所以低对比度的关键点和边界关键点都会被去除掉,剩下的就是我们感兴趣的关键点了。 1.3 ...
这时我们知道找两个特征值中较大的对应的特征方向就是变化较大的方向。 但是我们考虑的问题不是得到窗口沿[u,v]移动变化最大,而是要衡量这个窗口内各个方向变化是否大。这就需要用特征值来衡量。 直观上考虑: 都小: 区域平坦; : 边界 且都大:角点 基于以上原理,我们定义 这时, R小,说明两个特征值都小,对应...
图像特征--harris角点检测 基本原理 cv2.cornerHarris() - img: 数据类型为 float32 的入图像 - blockSize: 角点检测中指定区域的大小 - ksize: Sobel求导中使用的窗口大小 - k: 取值参数为 [0,04,0.06] import cv2
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(Simultaneous Localization and Mapping)移动机器人,它的可计算资源是受限的。
opencv 特征点检测,feature2d组件:Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测,以及一种亚像素级角点检测的方法,当然也可以自己制作角点检测函数,需要用到CornerMinEigenVal函数和minMaxLoc()函数,最后进行特征点的选取,判断条件要根据自己的情况编辑,如果对特征点,角点的
角点家族的大护法是 J.shi 和 C.Tomasi在1994年提出的 Shi-Tomasi 角点检测算子,它是对 Harris 角点检测算子的改进,并且有一个直接“叫嚣” Harris算子的名字——“Good Feaures to Track”,在opencv中实现函数是 goodfeaturesToTrack。它通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点,大部分情况下,有比...
OpenCV 特征点检测, 1#include<stdio.h>2#include<iostream>3#include"opencv2/core/core.hpp"4#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"5#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"67usingn
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(Simultaneous Localization and Mapping)移动机器人,它的可计算资源是受限的。