量子与太极

2019年10月24日

摘要： SURF算法原理： 1、SURF特征检测的步骤 1.尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过Hessian来识别潜在的对尺度和选择不变的兴趣点。 2.特征点过滤并进行精确定位。 3.特征方向赋值：统计特征点圆形邻域内的Harr小波特征。即在60度扇形内，每次将60度扇形区域旋转0.2弧度进阅读全文

posted @ 2019-10-24 09:27 量子与太极阅读(6572) 评论(0) 推荐(0)

亚像素角点检测

摘要：亚像素角点检测原理：为了检测出图像中精确的亚像素角点，可以采用如下的算法。 API介绍： 1.cornerSubPix()函数 image：输入图像，即源图像； corners：提供输入角点的初始坐标和精确的输出坐标。 winSize： Size类型，表示搜索窗口的半径。若winSize=Si 阅读全文

posted @ 2019-10-24 09:25 量子与太极阅读(903) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月17日

SIFT特征点检测实现

摘要：检测代码：结果：阅读全文

posted @ 2019-10-17 09:40 量子与太极阅读(619) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月16日

SIFT特征点提取

摘要：一、 SIFT算法 1、算法简介尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发阅读全文

posted @ 2019-10-16 11:09 量子与太极阅读(4969) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月10日

自定义阈值的两种角点检测

摘要：阈值的设定主要是通过R值矩阵中的R值大小来确定的：通过阈值来确定需要的角点R值的范围 R值矩阵的计算参看:https://www.cnblogs.com/Jack-Elvis/p/11640931.html harris和shiTomasi两种自定义阈值的角点检测代码如下：结果： 1.harri 阅读全文

posted @ 2019-10-10 19:51 量子与太极阅读(567) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月9日

Shi-Tomasi角点检测

摘要： shi-Tomasi角点检测相对Harris检测的计算量会更小，速度快。结果：拖动滑动条时显示的检测到的角点数; 阅读全文

posted @ 2019-10-09 21:34 量子与太极阅读(536) 评论(0) 推荐(0)

Harris角点检测实现

摘要：效果：阅读全文

posted @ 2019-10-09 12:11 量子与太极阅读(586) 评论(0) 推荐(0)

Harris角点检测原理

摘要： Harris角点检测 1.角点概述角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高, 有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。角点在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图阅读全文

posted @ 2019-10-09 12:03 量子与太极阅读(8084) 评论(0) 推荐(0)

2019年9月19日

图像轮廓的最小外接矩形和圆检测绘制

摘要：代码： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, gray_src, drawImg; int thres 阅读全文

posted @ 2019-09-19 21:49 量子与太极阅读(940) 评论(0) 推荐(0)

2019年9月18日

图像的轮廓发现与绘制

摘要：结果：代码中涉及数组的使用方法：这两个数组为 findContours的第2和第3个参数； vector<vector<Point>>：//一般在轮廓查找和轮廓绘制使用，参数 contours vector容器里面放了一个vector容器，子容器里放点 vector<V e c 4 i>：放了4 阅读全文

posted @ 2019-09-18 20:57 量子与太极阅读(290) 评论(0) 推荐(0)

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