使用改进的Shi-Tomasi方法来更准确地检测角点。 使用函数cv::goodFeaturesToTrack使用Shi-Tomasi方法检测角。 理论: R = 两个lamda值中的最小值。 image输入8位或32位浮点单通道图像。 corners检测到的角的输出向量。 maxcorners返回的最大角数。如果有比发现的角更多的角,则返回最强的角。maxCorners <= 0表示不...
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 提出改进的方法是,若矩阵M的两个特征值中较小的一个大于阈值,则认为他是角点,即: 如下图所示: 从这幅图中,可以看出来...
Shi-Tomasi算子 就像Harrise算子是在Moravec算子的基础上改进得到的一样: http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/54692818 Shi-Tomasi算子是在Harrise算子的基础上改进的,改进之处在于他们使用了不同的响应函数。 Harrise算子的响应函数为: Shi-Tomasi算子的响应函数为: opencv实现 opencv提供了goodFeaturesT...
【OpenCV】角点检测:Harris角点及Shi-Tomasi角点检测 角点 特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系。点,也就是图像中的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature ),或“兴趣点”(interest point ),或“角点”(conrner...
opencv —— Shi-Tomasi 角点检测 Shi-Tomasi 角点检测概述 除了利用 Harris 进行角点检测外,我们通常还可以利用 Shi-Tomasi 方法进行角点检测。Shi-Tomasi 算法是 Harris 算法的改进,此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 提出了改进方法...
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 提出改进的方法是,若矩阵M的两个特征值中较小的一个大于阈值,则认为他是角点,即:�=���(�1,�2)R=min...
《opencv学习》Shi-Tomasi 角点检测 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)。
Harris角点及Shi-Tomasi角点检测(转) 一、角点定义 有定义角点的几段话: 1、角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。 角点通常被定义为两条边的交点,更严格的说,角点的局部邻域应该具有两...
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 ...
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...