Shi-Tomasi 角点检测算法是基于图像灰度的一种检测方法,该方法通过计算每个像素点的曲率以及梯度进行角点检测,可以有效地避免由图像边缘编码带来的分割和边缘提取问题,是目前常用的角点检测算法之一。 为了解决传统串行算法中针对大规模图像运算耗时长的问题,肖汉等[11]提出了一种基于多 GPU 的 Harris 角点检测并行算法...
Harris和Shi-Tomasi算法 Harris角点检测思想:通过图像的局部小窗口观察图像,如果窗口沿任意方向移动都会导致图像灰度明显变化则为角点 将局部窗口向各个方向移动(u, v)并计算所有灰度差异的总和 其中I(x,y)是局部窗口的图像灰度,I(x+u,y+v)是平移后的图像灰度,w(x,y)是窗口函数,该可以是矩形窗口,也可以是对...
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:R=min(λ1,λ2)R=min(λ1,λ2)如...
if( g_maxCornerNumber <= 1 ) { g_maxCornerNumber = 1; } //【2】Shi-Tomasi算法(goodFeaturesToTrack函数)的参数准备 vector<Point2f> corners; doublequalityLevel = 0.01;//角点检测可接受的最小特征值 doubleminDistance = 10;//角点之间的最小距离 intblockSize = 3;//计算导数自相关矩阵时指定的...
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: ...
#Shi-tomasi算法、角点检测 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('chess.jpg') #灰度化 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) corners=cv2.goodFeaturesToTrack(gray, maxCorners=0, qualityLevel=0.01, minDistance=10) print(corners) ...
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分布情况以及K 最近邻算法对每条线段进行有无意义验证...
基于FAST与Shi-Tomasi算法实时图像角点提取软件是由深圳华臻信息技术有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2019SR1310447,属于分类,想要查询更多关于基于FAST与Shi-Tomasi算法实时图像角点提取软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
Qt+OpenCV2.4.4实现Shi-Tomasi角点检测(goodFeaturesToTrack) 注意:.pro工程文件中的头文件和库文件目录配置因人而异,自己手动改一下。 上传者:masikkk时间:2013-05-28 角点检测的算法,运用C++语言 非常好用,值得推荐,可以检测图像角点,写的不是很好,互相学习进步 ...
分数公式进行了改进，提出了Shi-Tomasi 角点检测算法[10]。Shi-Tomasi 角点检测算法是基于图像灰度的一种检测方法，该方法通过计算每个像素点的曲率以及梯度进行角点检测，可以有效地避免由图像边缘编码带来的分割和边缘提取问题，是目前常用的角点检测算法之一。为了解决传统串行算法中针对大规模图像运算耗时长的问题，肖汉...