OpenCV教程(43) harris角的检测(1)
计算机视觉中,我们经常要匹配两幅图像。匹配的的方式就是通过比较两幅图像中的公共特征,比如边,角,以及图像块(blob)等,来对两幅图像进行匹配。
相对于边,角更适合描述图像特征,比如下面的图像中,大概有6种特征,我们用A、B、C、D、E、F来描述,其中A, B是平的区域,在图像中很难精确定位,C,D是边,比A,B好些,但是图像中的边也很多,定位到某个边也比较困难,相比来说E,F的角更适合描述当前的图像的特征,也更好检测,因为你不论怎么移动图像,这些角的特征都和图像其它部分不同。所以在计算机视觉中,我们通常用角来描述图像特征。

E,F中的角我们通常称作角点(corner points),他们具有以下特征:
–局部窗口沿各方向移动,均产生明显变化的点
–图像局部曲率突变的点

在这篇教程中,我们来学习如何在图像中检测harrs特征角,harris特征角最早在paper A Combined Corner and Edge Detector中被Chris Harris & Mike Stephens提出。
Harris角点检测的基本思想:从图像局部的小窗口观察图像特征,在各个方向移动都会导致图像灰度的明显变化,也就是说图像的梯度在各个方向有很大变化。

下面我们看看harris角的计算方法:
对于灰度图像
,我们在窗口
内,用x方向的偏移u和y方向的偏移v,扫过所有像素,得到一个图像灰度值的变化和。

表示在
位置的窗口。
是
位置的图像灰度值。
是位置
的图像灰度值。
由于我们要在一个窗口内查找harris特征角,所以我们必须找到变化最大的窗口,这个窗口内肯定存在特征角,所以我们定义下面的方程,并用泰勒级数展开式子:



表示成矩阵乘法形式:

假设

则有:

对每一个窗口计算得到一个分数R,根据R的大小来判定窗口内是否存在harris特征角。分数R根据下面公式计算得到:

这里:(
是矩阵M的2个特征值,k是一个指定值,这是一个经验参数,需要实验确定它的合适大小,通常它的值在0.05和0.5之间)。- det(M) =

- trace(M) =

- R取决于M的特征值,对于角点|R|很大,平坦的区域|R|很小,边缘的R为负值


在opencv中,我们可以通过函数cv::cornerHarris 计算特征角,
- det(M) =
C++: void cornerHarris(InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, double k, intborderType=BORDER_DEFAULT )
Parameters:
- src – 单通道8位或者浮点图像。
- dst – 存储 Harris 角的结果图像,它的格式为:CV_32FC1,图像大小和源图像一致。
- blockSize – 就是扫描时候窗口的大小。
- ksize – Sobel() 算子使用的值。
- k – 上面介绍的计算R时候的k参数值。
- borderType –像素插值方法。
下面的代码显示一副图像的harris角检测结果:
// 读入输入图像
cv::Mat image= cv::imread("../church01.jpg",0);
if (!image.data)
return 0;
// 显示图像
cv::namedWindow("Original Image");
cv::imshow("Original Image",image);
// 检测 Harris Corners
cv::Mat cornerStrength;
cv::cornerHarris(image,cornerStrength,
3, // neighborhood size
3, // aperture size
0.01); // Harris parameter
//二值化harris角的检测结果
cv::Mat harrisCorners;
double threshold= 0.0001;
cv::threshold(cornerStrength,harrisCorners,
threshold,255,cv::THRESH_BINARY_INV);
// 显示结果
cv::namedWindow("Harris Corner Map");
cv::imshow("Harris Corner Map",harrisCorners);
下面是程序的运行结果:


程序代码:参考工程文件FirstOpenCV48
代码下载:http://yunpan.cn/Q4a6K68ASC5Xy
OpenCV教程(43) harris角的检测(1)的更多相关文章
- OpenCV教程(45) harris角的检测(3)
在前面一篇教程中,我们通过取局部最大值的方法来处理检测结果,但是从图像中可以看到harris角的分布并不均匀,在纹理颜色比较深的地方检测的harris角结果更密集一些.本章中,我们使用一个 ...
- OpenCV教程(44) harris角的检测(2)
在上一篇教程中,我们得到的harris特征角二值图中,角的数目特别多,本章我们用一个局部最大化的方法,只保留局部值最大的harris特征角. // Harris角计算 cv::corner ...
- cv2.cornerHarris()详解 python+OpenCV 中的 Harris 角点检测
参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014. ...
- Opencv学习笔记------Harris角点检测
image算法测试iteratoralgorithmfeatures 原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/73 ...
- 第十一节、Harris角点检测原理(附源码)
OpenCV可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征.使其成为图像描述符,这类似于人的眼睛和大脑.这些图像特征可作为图像搜索的数据库.此外,人们可以利用这些关键点将图像拼接起来,组成一个更大的图像,比 ...
- opencv-角点检测之Harris角点检测
转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 先看看程序运行截图: 一.引言:关于兴趣点(interest point ...
- 【OpenCV十六新手教程】OpenCV角检测Harris角点检测
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨) ...
- OpenCV Harris 角点检测子
Harris 角点检测子 目标 本教程中我们将涉及: 有哪些特征?它们有什么用? 使用函数 cornerHarris 通过 Harris-Stephens方法检测角点. 理论 有哪些特征? 在计算机视 ...
- Opencv Harris角点检测
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; ...
随机推荐
- python基础学习笔记(六)
学到这里已经很不耐烦了,前面的数据结构什么的看起来都挺好,但还是没法用它们做什么实际的事. 基本语句的更多用法 使用逗号输出 >>> print 'age:',25 age: 25 ...
- 12.9 Daily Scrum
在一些实现上,开发人员提出了意见,经过讨论后,我们决定取消“推荐餐厅”的功能,增加了“菜谱分类”的功能. 同时更新了相关人员的任务. Today's Task Tomorrow's Task 丁辛 ...
- alpa开发阶段团队贡献分
这是我们团队之前决定的分配方式: 1.凡是认真完成自己任务的队员,都将有基础分30分(态度分). 2. 将整个项目细化为不同的任务,列出一个任务清单,在综合.协调完每名成员的意愿后,我会分配清单中的任 ...
- ajax多级菜单栏
1.jsp 首先ajax查询数据 <script type="text/javascript"> function targetlist() { $.ajax({ ur ...
- 发布阶段 github和360移动助手及总结
经过一系列的冲刺和加工 最激动人心的无非在发布平台上公布上自己辛苦奋斗了一个周期的产品,这个时候的我们就像Iphone 6发布会上得CEO,为自己的产品完美画上了研发的句号. 接下来的日子就是准备ve ...
- ajax跨域请求数据
最近开始接触ajax的跨域请求问题,相比网上说的一大堆,我这里就说得比较浅显了. 关于为什么要跨域这个问题,实际的需求是当网站项目部署在一个域名上的时候,分域可以很好地解决网站卡顿问题(拥有多台服务器 ...
- docker安装后启动出现错误
重启报错: [root@localhost ~]# systemctl restart docker Job for docker.service failed because the control ...
- Beta阶段敏捷冲刺一
一.举行站立式会议 1.当天站立式会议照片一张 2.团队成员报告 林楚虹 (1) 昨天已完成的工作:查找连接数据库有关资料,请教在上一轮已经连接成功的同学 (2) 今天计划完成的工作:连接上数据库 ( ...
- c++中常见概念、关键字等的区别
(1).重载,覆盖和隐藏的区别: 重载主要是函数的重载,函数名相同,返回类型相同,但是函数形参不同,被调用时,根据函数形参决定调用原函数还是重载函数. 覆盖主要用在继承多态中,函数前加virtual关 ...
- 终端curl调用jenkins自动化持续集成
1.curlcurl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具.它被广泛应用在Unix.多种Linux发行版中,并且有DOS和Win32.Win64下的移植版本. 1.1 获取url指向的页 ...