(c) 边缘去除:通过Hessian矩阵来计算出alfa和 beta。 (3)确定关键点的主方向 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...
一、Harris角点检测 二、Shi-Tomas角点检测 三、亚像素级别角点位置优化 四、FAST角点检测 五、ORB特征点检测 总结 前言 角点时图像中存在物体边缘角落位置的点或者一些特殊位置的点,角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法,是运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别的基础。 本...
std::cout << "图1特征点检测耗时(ms):" << tkpt << std::endl; std::cout << "图1特征描述符耗时(ms):" << tdes << std::endl; std::cout << "BF特征匹配耗时(ms):" << tmatch_bf << std::endl; std::cout << "KNN-NNDR特征匹配耗时(ms):" << tmatch_knn << std::endl; ...
Shi-Tomasi角点检测的理论和Harris角点检测的理论几乎完全一致,唯一不同的是在使用矩阵特征 计算角度响应的时候 先上视频效果 视频内容 相关API C++: void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners,--表示返回角的数目,如果检测出来角点数大于最大数目 则返回响应值最强前规定数目。
前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》,这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。 SIFT特征和SURF特征比较 SIFT特征基本介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特征: 建立尺度空间,寻找极值 关键点定位(寻找关键点准确位置与删除弱边缘) ...
C++ OpenCV特征提取之亚像素级角点检测 前言 前面我们学习了Harris角点检测还有Shi-Tomasi角点检测等,如果我们要对有点的精度有更高的要求,就需要用到了亚像素级角点检测。其实在实际应用中可以看到,几乎所有的角点不会是一个真正的准确像素点。比如说我们得到的角点是(80,20),但是实际上是(80.223,20.789)。
ios上opencv的图像特征点检测,核心代码。如果你做的更完善了,希望能反馈给我 // //simpleMatching.cpp //openCV_test // //Created by mark on 14-6-3. //Copyright (c) 2014年 mark. All rights reserved. // #include "simpleMatching.h"
ORB特征点检测匹配代码C++ https://www.jianshu.com/p/2d46c9499cba 上代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> void extracte_orb(cv::Mat input, std::vector<cv::KeyPoint>& keypoint...
orb->compute(img_2, keypoints_2, descriptors_2);//定义输出检测特征点的图片。Mat outimg1;//drawKeypoints()函数原型参数:原图,原图关键点,带有关键点的输出图像,后面两个为默认值/* CV_EXPORTS_W void drawKeypoints( InputArray image, const std::vector<KeyPoint>& keypoints, ...