OpenCV的 cv.goodFeaturesToTrack()函数使用 Shi-Tomasi 角检测器查找图像中的 /个最强角,其基本格式如下: dst = cv.goodFeaturesToTrack(src,maxCorners, qualityLevel, minDistance) 参数说明: dst:返回结果,保存了检测到的角在原图像中的坐标 src: 8 位单通道或浮点值图像 maxCorners:返回的角的最大数量 qualit...
Shi-Tomasi角点检测 由于Harris算法的稳定性和k值有关,Shi-Tomasi发现,角点的稳定性和矩阵M的较小特征值有关,改进的Harris算法即直接计算出矩阵M的特征值,用较小的特征值与阈值比较,大于阈值的即为强特征点。 opencv中对其实现算法在goodFeaturesToTrack()函数中: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> u...
moravec角点检测器对每一个兴趣中心点进行滑窗遍历,计算其相关8-邻域方向的特征关系,像素点值位置变化可取(u,v)={(-1.-1),(-1,0),(-1,1),(0,-1),(0,1),(1,-1),(1,0),(1,-1)}。moravec角点检测于其它同类型角点检测相比存在两个缺点: (1)非均匀性响应:窗口特性决定了在进行角点检测时,很...
cv2.cornerHarris()可以用来进行角点检测,参数如下: img - 输入图像。 blockSize - 角点检测中领域像素的大小。 ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小 k - Harris 角点检测方程中的自由参数,取值参数为 [0,04,0.06] 示例: 将一个棋盘作为输入,来计算它的角点: 代码: 1importnumpy as np2importcv234defharris(...
Python:角点检测 一、使用OpenCV检测角点 在OpenCV中,角点检测可以通过cv2.goodFeaturesToTrack()函数实现,该函数基于Shi-Tomasi角点检测算法。 maxCorners是检测到的角点的最大数目, qualityLevel是角点质量的阈值, minDistance是检测到的角点之间的最小欧氏距离。
高速检测的结果被丢弃了,这个的意思是说高速检测的1,5,9,13的结果,我们在后来的full test没有用上,还有再对四个点检测一次。 可能会检测到多个角点彼此相邻,也就是这种方法不会自动合并。 前三点可以选择用机器学习来解决(不过我觉得opencv里面应该是没有这样做的,因为它其实不知道我们应用的场景,训练集是根据...
1.计算一个分数函数,V是所有检测到的特征点,V是p和16个围着的像素值得绝对差。 2.计算两个相邻关键点的V值 3.丢掉V值低的那个 总结: 它比其他存在的角点算法要快几倍 但是它对高噪点情况来说不健壮,依赖阈值 OpenCV里的FAST特征检测 它和其他OpenCV里的特征检测类似,如果你愿意,你可以指定阈值,是否使用非极...
opencv python 角点检测/FAST算法 理论 我们已经学习带走几个特征检测器,它们都really good , 但是从实时的角度来说,它们的速度还不够快.作为解决方案,FAST(加速段测试的特征)算法由Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文“Machine learning for high-speed corner detection”中提出(后来在2010年修订)....
就是函数cv.cornerHarris(img,blocksize,ksize,k),四个参数,图片,角点检测区域的大小,sobel求导中使用的窗口的大小以及最后一个k,取值参数。 现在真心发现,图像处理,虽然很有意思,但本质上就是纯数学,角点检测的底层算法,怕是日后还会回来补。。 效果图:...