Shi-Tomasi(也称为Good Features to Track)角点检测算法是一种改进的角点检测方法,它基于Harris角点检测算法,并针对一些不足进行了改进。 与Harris角点检测不同,Shi-Tomasi使用了更简化的角点响应函数。它选择了自相关矩阵M的较小特征值λmin作为评价角点的依据: 角点响应函数即为较小特征值。 角点判断如图所示: 当...
后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法,若两个特征值中较小的一个大于最小阈值,则会得到强角点。 即Shi-Tomasi使用的角点响应函数为: R = min(λ1, λ2) 扩展:亚像素级角点检测:当我们想要进行几何测量或者标定的时候势必要比目标识别需要更高的精度的特征点。而上面的goodFeaturesToTrack()只能得到整数的坐标值,这...
Shi-Tomasi算法的原理是在图像中寻找具有最小特征值的自相关矩阵的特征点,这些特征点通常对应于图像中的角点。该算法的主要思想是利用局部区域的特征值来衡量角点的稳定性和可靠性。 具体来说,Shi-Tomasi算法首先计算出图像中每个像素点的梯度,然后利用这些梯度信息构建自相关矩阵。接着,通过对自相关矩阵进行特征值...
1 原理Shi-Tomasi算法是对Harris角点检测算法的改进,一般会比Harris算法得到更好的角点。Harris 算法的角点响应函数是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减,利用差值判断是否为角点。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方…
Shi-Tomasi角点检测是改进了Harris算法,次算法最原始的定义是将矩阵M的行列式与M的迹想见,再将差值进行同预先给定的预制进行比较,后来再次改进,若两个特征值中较小的一个大于最小阈值,则会得到强角点。 原理 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...
Shi-Tomasi 角点检测 和 Harris 角点检测的很多步骤都是一样的。 Harris 角点检测最后会得到一个相似度函数C,这个函数是一个对称矩阵M,可以将对称矩阵分解得到一个P的逆乘以特征值矩阵乘以P的形式(P是特征向量矩阵,正交的)。 对于一个角点来说, 随着位置的稍微移动,基本上相似度函数都会变化非常大。
Shi-Tomasi Harris 和 Shi-Tomasi 的缺点 亚像素角点检测 OpenCV接口 参考 基本思想 在各个方向上移动窗口,若灰度均发生了较大的变化,那么就认为在窗口内遇到了角点。(图3) 如果窗口在图像各个方向上移动时,窗口内图像的灰度没有发生变化,那么窗口内就不存在角点。(图1) ...
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 ...
Shi-Tomasi角点检测原理与Harris角点检测相同,只是在最后判别式的选取上不同Shi-Tomasi角点检测选取特征中的最小的那个来判别。R=min(λ1,λ2)R=min(λ1,λ2),下面是其Shi-Tomasi角点检测结果。 Shi-Tomasi角点检测函数参数解释 1 goodFeaturesToTrack( 2 InputArray image,//输入图像,8位或浮点数32位 3 ...