特征点是图像中具有唯一性的像素,也称兴趣点或者关键点。角是特殊的特征点。 1. FAST特征检测 FAST 特征检测器主要根据像素周围 16 个像素的强度和值等参数来判断像素是否为关键点。 可调用 cv2.FastFeatureDetector_create()函数创建一个 FAST 对象,然后调用 FAST 对象的 detect()方法执行关键点检测,该方法将返回...
特征通常是图像中的不同点,描述符给出特征,因此它描述了所考虑的关键点。它提取该点周围的局部邻域,从而创建局部图像块并计算来自该局部块的特征。 3.1 定向梯度直方图(HoG) 在深度学习出现之前,HoG 是对象检测应用中最突出的特征描述符之一。HoG 是一种用于计算图像局部中梯度方向出现的技术。 让我们实现这个算法。
检测过程中使用与该尺度层图像解析度相对应大小的滤波器进行检测,以3×3的滤波器为例,该尺度层图像中9个像素点之一图2检测特征点与自身尺度层中其余8个点和在其之上及之下的两个尺度层9个点进行比较,共26个点,图2中标记‘x’的像素点的特征值若大于周围像素则可确定该点为该区域的特征点。 112678_2374 3....
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或SIFT)是一种用来侦测与描述图像中的局部性特征的算法,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变数。 SIFT算法主要步骤: (1)尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection):计算的第一阶段搜索所有尺度和图像位置。通过使用高斯差函数来识别随...
非特征点判别方法:首先对候选点周围90°的点进行测试,如果p是角点,那么这4ge90°的点中至少有3个符合要求,否则剔除。 缺点: 获得的候选点多 特征点选取不是最优 进行非特征点判别时大量的点被丢弃 前三个可以利用机器学习进行解决 检测到很多的特征点都是相邻的 ...
1. Harris角点检测 1.1 角点的定义 角点是图像中某些属性较为突出的像素点,例如像素值最大或者最小的点、线段的顶点、孤立的边缘点等,图中圆圈包围的线段的拐点就是一些常见的角点。常用的角点有以下几种。 - 灰度梯度的最大值对应的像素点; - 两条直线或者曲线的交点; ...
OpenCV 之 特征检测 特征,也称 兴趣点 或 关键点,如下所示:蓝框内区域平坦,无特征;黑框内有 "边缘",红框内有"角点",后二者都可称为"特征" 以角点为例,它具有旋转不变性:当图像旋转时,代表角点响应函数 R 的特征椭圆,其形状保持不变 然而,角点不具有尺度不变性,左图中被检测为角点的特征,当放大到右图的...
一. 图像特征点检测的通用接口 Opencv为了方便用户使用图像特征点检测的相应算法,将全部的特征点检测都封在一个类似的API中,名为Ptr的模板类,也就是说,所有的特征检测算法都实现了相同的借口,detect 检测图像特征点.使用方法类似于 Ptr<相应的特征点检测类名>变量名 = 相应的特征点检测类::create() ...
ORB特征点检测代码如下: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;intmain(){ /*ORB特征点检测*/ string path ="Lena.png"; Mat img = imread(path, 1); Mat img_gray; cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY); vector<KeyPoint> keyPoints; Ptr...
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