maxCorners <= 0表示不设置最大值限制,并返回所有检测到的角。 qualitylevel表示图像角点最小可接受质量的参数。参数值乘以最佳角质量度量,即最小特征值(见cornerMinEigenVal)或哈里斯函数响应(见cornerHarris)。质量测量小于产品的边角不合格。例如,如果最佳角的质量度量值为1500,并且qualityLevel=0.01,则所有质量度量...
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 则返回响应值最强前规定数目。
若q-p向量的方向与边缘的方向一致,则此边缘上p点处的梯度与q-p向量正交,在这两种情况下,p点处的梯度与q-p向量的点积为0.我们可以在p点周围找到很多组梯度以及相关的向量q-p,令其点集为0,然后可以通过求解方程组,方程组的解即为角点q的亚像素级精度的位置,即精确的角点位置。 实现:注意:首先需要先将原图...
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,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。
Shi-Tomasi角点 概述 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...
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个不同区域的不同方向的边界。而实际应用中,大多数所谓的角点检测方法检测的...
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 )。 关于角点的具体描述可以有几种: 一阶导数(...
1 Harris角点检测 1.1 原理 Harris角点检测的思想是通过图像的局部的小窗口观察图像,角点的特征是窗口沿任意方向移动都会导致图像灰度的明显变化,如下图所示: 将上述思想转换为数学形式,即将局部窗口向各个方向移动(u,v)(u,v)并计算所有灰度差异的总和,表达式如下: ...
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角点检测算法 */intmain(intargc,char**argv){cv::Mat img=cv::imread("corner.jpg");cv::Mat img_src;cv::cvtColor(img,img_src,cv::COLOR_BGR2GRAY);// OpenCV读取图像的颜色是BGR,灰度是8位图像/* * 计算特征值与特征向量,