J.Shi和C.Tomasi在1994年在其论文“Good Features to Track”中,提出了一种对Harris角点检测算子的改进算法——Shi-Tomasi角点检测算子,可以看到,Opencv中函数goodFeaturesToTrack就是直接取自他们论文的名字。 goodFeaturesToTrack有比cornerHarris更多的控制参数,函数原型: voidgoodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArr...
是的,J.Shi和C.Tomasi也是这么想的,所以,他们俩1994年在其论文“Good Features to Track”中,提出了一种对Harris角点检测算子的改进算法——Shi-Tomasi角点检测算子。 优化思路是什么? 既然是优化,我们先回忆一下Harris怎么做到的? 先上数据集: 2. 从数据集中,引申出来Harris 核心思想是: 特征值都比较大时,即...
是的,J.Shi和C.Tomasi也是这么想的,所以,他们俩1994年在其论文“Good Features to Track”中,提出了一种对Harris角点检测算子的改进算法——Shi-Tomasi角点检测算子。 优化思路是什么? 既然是优化,我们先回忆一下Harris怎么做到的? 先上数据集: 2. 从数据集中,引申出来Harris 核心思想是: 特征值都比较大时,即...
椭圆上某个方向越长,变化越缓慢,对应的这个特征值越小。 在Harris算法中,通过下面的式子来判断是不是角点 而在Shi-Tomasi算法中,这点处理不一样, 是通过设置一个阈值λmin来判断是不是角点 如果λ1和λ2都小于λmin,则是平面点 如果只有一个小于,则是直线。 如果λ1和λ2都大于λmin,则是角点。 对比代码...
玻璃以及地板等模糊区域提取出较多的无意义线段的问 题，提出了一种基于Shi-Tomasi 角点验证的线段提取算法优化方法(ST-Lines 算法)：首先，使用经典线段提取算法 进行线段提取;然后，采用Shi-Tomasi 角点检测算法提取角点，并利用滑动窗口对所得的角点进行非极大值抑制； 最后,根据线段长度、线段端点圆形框内的角点...
在OpenCV中实现Shi-Tomasi角点检测使用API: corners = cv2.goodFeaturesToTrack ( image, maxcorners, qualityLevel, minDistance ) 参数: Image: 输入灰度图像 maxCorners : 获取角点数的数目。 qualityLevel:该参数指出最低可接受的角点质量水平,在0-1之间。 minDistance:角点之间最小的欧式距离,避免得到相邻特征点...
Shi-Tomasi 算法是Harris 算法的改进。Harris 算法最原始的定义是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减,再将差值同预先给定的阈值进行比较。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。 如上面第二幅图中,对自相关矩阵 M 进行特征值分析,产生两个特征值 ...
角点检测的说明: 这里的几个角点检测方法都是基于差分(导数)。 Shi-Tomasi检测算法 计算特征值与特征向量 这个特征值与特征向量是差分(Sobel)的协方差矩阵 voidcv::cornerEigenValsAndVecs(InputArray src,// 输入图像OutputArray dst,// 输出的特征值与特征向量,6通道,类型是CV_32FC(6)// 因为没有定义CV_32FC...
Shi-Tomasi算法是Harris算法的改进。Harris算法最原始的定义是将矩阵M的行列式值与M的迹相减,再将差值同预先给定的阈值进行比较。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。 //ShiTomas #include"stdafx.h" ...
OpenCV中的Shi-Tomasi角点检测 OpenCV 提供了 Shi-Tomasi 的函数:cv2.goodFeaturesToTrack(),来获取图像中前 N 个最好的角点。函数原型如下: goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance[, corners[, mask[, blockSize[, useHarrisDetector[, k]]]) 其中...