这样想象一下,直线上的一个点在垂直于直线的方向上有最强的梯度.沿着直线的方向梯度较低,意思是直线上的像素点与它周围的像素点看起来相似.我们进行的角点检测是梯度强度明显高于其他像素的点,可能就是目标处的拐点.它的这个特性可以被应用到同一场景的多视角检测及运动中估计. $${\rm{c}}(x,y,\Delta x,\Delta y) = {\sum\limits_{(i,j) \in W(x,y)} {W(i,j)(I(i,j) - I(i + \Delta x,j + \Delta y))}

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

/* 用1角,2角,5角凑出10元钱,有几种办法. 也就是0.1a+0.2b+0.3c=10,化简一下就是 a=100-2b-3c 因为a的范围是0到100,所以弄一个循环 把a的值从0尝试到100,当a等于0的时候,b的值也是0到100, 然后a b都确定的时候c就确定了. */ int a = 0; int b = 0; int c = 0; int count = 0;; while (a < 101)//a的值大于0小于100 { b = 0;//当a每循环一次,b进行一次大循环,每次大

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

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 points) 在图像处理和与计算机视觉领域,兴趣点(interest points),或称作关键点(keypoints).特征点(feature points) 被大量用于解决物体识别,图像识别.图像匹配.视觉跟踪.三维重建等一系列的问题.我们不再观察整幅图,而是选择某些特殊的点,然后对他们进行局部有的放矢

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,

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src; src = imread(); if (src.empty()){ printf("Can not load Image..."); ; } imshow("input Image&quo

      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,我们使用一个简单的策略算法,首先在检测的harris角图像中,找到一个值最大的角,后面的最大值角检测至少要和前面的角有一个距离,这样循环查找角,直到得到指定数目的角位置.      在OpenCV中,我们可以通过下面的代码得到结果: // Compute good features to track std::

http://blog.csdn.net/makenothing/article/details/12884331 这是源博客的出处,鄙人转过来是为了更好的保存!供大家一起学习!已将原始的博客的文章的位置附在上面! 至于代码的完整性和可执行性须要大家去自己考量! %MatLab角点检測程序harris. ori_im2=rgb2gray(imread('2.bmp')); %ori_im2=imresize(ori_im2',0.50,'bicubic'); %加上这句图就变成竖着的了 fx =

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 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.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

上面一篇博客分析了HARRIS和ShiTomasi角点检测的源代码.而为了提取更准确的角点,OpenCV中提供了goodFeaturesToTrack()这个API函数,来获取更加准确的角点位置.这篇博客主要分析goodFeaturesToTrack()的源代码. 函数原型如下: void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray _image, OutputArray _corners, int maxCorners, double qualityLevel, d

SVG Arc 目前Svg的Arc的参数字符串如下: a rx ry x-axis-rotation large-arc-flag sweep-flag x y 除了a表示标识为Arc之外,其余参数说明如下: 参数 说明 rx 椭圆半长轴 ry 椭圆半短轴 x-axis-rotation 椭圆相对于坐标系的旋转角度,角度数而非弧度数 large-arc-flag 是否优(大)弧:0否,1是 sweep-flag 绘制方向:0逆时针,1顺时针 x 圆弧终点的x坐标 y 圆弧终点的y坐标 求Arc的

SIFT特征点相对于ORB计算速度较慢,在没有GPU加速情况下,无法满足视觉里程计的实时性要求,或者无法运行在手机平台上,但是效果更好,精度更高.在应用时可以择优选取,了解其本质原理的动机是为了自己使用时,可以对其进行修改,针对自己的应用场景优化算法. 有足够的时间,可以去看D. Lowe的论文,理解起来更透彻． 1. 用高斯核构建尺度空间 对于构建的高斯金字塔,金字塔每层多张图像合称为一组(Octave),每组有多张(也叫层Interval)图像.通常高斯金字塔最底层为原始图像第0组,octa

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: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV

今天分享下 Pony.ai 在感知探索的过程中,使用的传统方法和深度学习方法.传统方法不代表多传统,深度学习也不代表多深度.它们都有各自的优点,也都能解决各自的问题.我们希望发挥它们的优点,并且结合起来. 本次分享的大纲: 感知 in Pony 2D 物体检测 3D 物体检测 一.感知 in Pony 首先介绍下 Pony 感知系统.感知可以认为是对周围世界建模的过程,比如车辆在行驶过程中,需要知道物体的地理位置.速度.运动方向.加速度等各种各样的信息,接收这些信息之后,再通过后续的规划和控制模

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的

机器学习 机器学习 概述 什么是机器学习 机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学.一个计算机程序在完成任务T之后,获得经验E,其表现效果为P,如果任务T的性能表现,也就是用以衡量的P,随着E增加而增加,那么这样计算机程序就被称为机器学习系统.自我完善,自我增进,自我适应. 为什么需要机器学习 自动化的升级和维护 解决那些算法过于复杂甚至跟本就没有已知算法的问题 在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见 机器学习的问题 建模问题所谓机器学习,在形式上可这样理解:在数据对象中通过统

特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上

关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协. ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面 关键点=特征点: 关键线=边缘: 关键面=foreground: 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位.比如1维的函数(信号),有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心(harris),边缘提取算法更是备受瞩目(canny,LOG.....),当然,对二维的图像也有区域所谓的前景分割算法用于提取

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

cs131: http://vision.stanford.edu/teaching/cs131_fall1617/ coursera: https://www.coursera.org/learn/digital/home/week/2 之前做Harris,计算角点之前需要先高斯滤波一下,相对来说计算量特别大,当时不明白为什么之前需要先平滑,时隔一年,在李飞飞老师课件里找到答案: 由于噪声的存在,会导致有限差分法区分不出凸显边缘,先平滑滤波一下,就可以了: 其实当时为了速度曾经偷偷把高斯滤波去