计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/26824529 收入囊中 使用OpenCV的connerHarris实现角点检測 自己实现Harris算法 以下是自己实现的一个效果图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/

Harris通过运用微分运算和自相关矩阵改进了Moravec角点检测算法.用微分算子重新定义灰度强度变化的公式,其灰度强度变化表示为: 式中的wu,v为高斯窗口在(u,v)处的系数.X,Y它们是像素点在X方向和Y方向的一阶梯度,反映图像中每个像素点的灰度变化方向,,若像素点(x,y)在两个方向灰度都发生足够大的变化则提取为角点. 选取高斯函数为检测窗口,对图像进行平滑滤波再提取角点,对噪声有较好的抑制作用. 式中的矩阵定义为像素点(x, y)的自相关矩阵为,设K1,K2分别是矩阵M的两个特征值,

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大

代码示例一: #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(){ Mat src = imread(); imshow("原始图", src); //进行Harris角点检测找出角点 Mat cornerStrength; cornerHarris(src, cornerStrength, , , 0.01); //对灰度图进行阈值操作,得到二值图并显示 Mat harrisCorner; thresho

1. 不同类型的角点 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败.早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法,后期有CSS等方法. 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点,避免了第一类方法存

1. 不同类型的角点 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败.早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法,后期有CSS等方法. 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点,避免了第一类方法存

一 .Motivation 对于做图像处理的人来说,Harris角点检测肯定听过,1988年发表的文章"A combined corner and edge detector"描述了这种角点检测方法,这篇论文朴实无华,对于图像处理入门来说,非常值得读一读. Harris角点检测的提出是图像匹配问题的需求,在立体视觉(stereo vision)和运动估计(motion estimation)中,常常需要在两个view(立体视觉)或者同一视频的两帧(运动估计)中找到对应的特征(corre

特征点检测广泛应用到目标匹配.目标跟踪.三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色.角点.特征点.轮廓.纹理等特征.现在开始讲解常用的特征点检测,其中Harris角点检测是特征点检测的基础,提出了应用邻近像素点灰度差值概念,从而进行判断是否为角点.边缘.平滑区域.Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值,其中关键流程包括转化为灰度图像.计算差分图像.高斯平滑.计算局部极值.确认角点. 一.基础知识 图像的变化类型: 在特征点检测中经常提出尺度

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)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope

在做图像匹配时,常需要对两幅图像中的特征点进行匹配.为了保证匹配的准确性,所选择的特征必须有其独特性,角点可以作为一种不错的特征. 那么为什么角点有其独特性呢?角点往往是两条边缘的交点,它是两条边缘方向变换的一种表示,因此其两个方向的梯度变换通常都比较大并且容易检测到. 这里我们理解一下Harris Corner 一种角点检测的算法 角点检测基本原理: 人们通常通过在一个小的窗口区域内观察点的灰度值大小来识别角点,如果往任何方向移动窗口都会引起比较大的灰度变换那么往往这就是我们要找的角点.如下图

主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在文中用 {{  }} 圈了起来并用红色字体标注. 正文开始. Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的.在具体展开之前,不得

harris 最常用作特征检测算法. 第一个文件harris.py <pre name="code" class="python">from scipy.ndimage import filters from numpy import * from pylab import * def compute_harris_response(im,sigma=3): imx=zeros(im.shape)#计算导数 filters.gaussian_filter

一.基本概念 角点corner:可以将角点看做两个边缘的交叉处,在两个方向上都有较大的变化.具体可由下图中分辨出来: 兴趣点interest point:兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点,它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等 二.Harris角点检测 Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner and Edge Detector" 中提出的 提出的检测算法, 现在已经成为图像匹配中常用的

Harris.Shi-Tomasi和亚像素角点都是角点,隶属于特征点这个大类(特征点可以分为边缘.角点.斑点). 一.Harris角点检测是一种直接基于灰度图像的角点提取算法,稳定性较高,但是也可能出现有用信息丢失的情况. 函数:cornerHarris() void cv::cornerHarris ( InputArray  src,  //需要为8位单通道     OutputArray  dst,  //结果     int  blockSize, //领域大小     int  ksi

看到一篇从数学意义上讲解Harris角点检测很透彻的文章,转载自:http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/45603583 主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在

OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点. 以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例,主要分析其中的这两种角点检测源代码.角点检测数学原理请参考我之前转载的一篇博客 http://www.cnblogs.com/riddick/p/7645904.html,分析的很详细,不再赘述.本文主要分析其源代码: 1. Har

Harris Corner网上已经有很多的资料了,但它也是我读研究生后读的第一篇论文,对我有一种特别的意义. 这篇文章我想从几个方面来讲解Harris Corner,一是Harris Corner的思想,二是Harris Corner重要公式的推导,三是从图像的层面直观的观察每一个公式的结果.本人能力有限,如有纰漏,万望指正.Any advice and suggestions will be greatly appreciated. 我们的目的是在图像上找到角点.那我们在图像上设置一个小窗,然

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如

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/7391511 文章目录: 一.Harris角点检测基本理论 二.opencv代码实现 三.改进的Harris角点检测 四.FAST角点检测 五.参考文献 六.附录(资料和源码) 一.Harris角点检测基本理论(要讲清楚东西太多,附录提供文档详细说明) 1.1 简略表达: 角点:最直观的印象就是在水平

目录 1. 概述相关 2. 原理详解 1) 算法思想 2) 数学模型 3) 优化推导 3. 具体实现 1) 详细步骤 2) 最终实现 4. 参考文献 1. 概述相关 harris角点检测是一种特征提取的方法,而特征提取正是计算机视觉的一种重要手段.尽管它看起来很复杂,其实也是基于数学原理和简单的图像处理来实现的. 本文之前可以参看笔者写的几篇图像处理的文章,将会有助于更深入了解harris角点检测的实现. 图像的卷积(滤波)运算(一)--图像梯度 图像的卷积(滤波)运算(二)--高斯滤波 图像的

一.Harris角点检测 原理: 角点特性:向任何方向移动变换都很大. Chris_Harris 和 Mike_Stephens 早在 1988 年的文章<A CombinedCorner and Edge Detector>中就已经提出了焦点检测的方法,被称为Harris 角点检测.将窗口向各个方向移动(u,v)然后计算所有差异的总合:表达式如下: 角点检测中要使E(u,v)的值最大.这就是说必须使方程的第二项的取值最大.对上面的等式进行泰勒级数展开,然后再通过几步数学换算(参考其他标准教材