可参考
原创
2022-01-18 09:38:12
132阅读
目前点云进行网格生成一般分为两大类方法：1、 插值法。顾名思义，也就是重建的曲面都是通过原始的数据点得到的2、逼近法。用分片线性曲面或其他曲面来逼近原始数据点，得到的重建曲面是原始点集的一个逼近。我们主要介绍一种比较简单的贪心三角化法（对应的类名：pcl::GreedyProjectionTriangulation），也就是使用贪心投影三角化算法对有向点云进行三角化。有很大的局限性，它更适用于采样
文章目录前言一、HARRIS角点检测算法1.什么是角点（corner points）2.角点检测算法的基本思想3.什么是好的角点检测算法4.角点特征的数学刻画5.度量角点响应6.HARRIS角点检测器的响应函数7.HARRIS角点检测算法的优点8.HARRIS角点检测算法的缺点9.HARRIS角点检测实例10.寻找图像中对应点二、SIFT（尺度不变特征变换）1.SIFT的目的与意义2.SIFT算
转载
2024-09-03 11:00:33
201阅读
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
转载
2024-07-31 11:33:26
50阅读
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
Harris 角点检测目标 • 理解 Harris 角点检测的概念 • 学习函数：cv2.cornerHarris()，cv2.cornerSubPix() 原理 在上一节我们已经知道了角点的一个特性：向任何方向移动变化都很大。Chris_Harris 和 Mike_Stephens 早在 1988 年的文章《A Combined Corner and Edge Detector》
今天看3D（时空域） Harris角点的检测，发现网上关于此的中文内容很少，所以决定写两篇文章，分享一下自己的心得。第一篇是关于在空域上的Harris角点检测。 在我们解决问题时，往往希望找到特征点，“特征”顾名思义，指能描述物体本质的东西，还有一种解释就是这个特征微小的变化都会对物体的某一属性产生重大的影响。而角点就是这样的特征。观察日常生活中的“角落”就会发现，“角落”可以视为所有平
转载
2024-03-22 10:11:24
114阅读
1.1 算法思想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局部窗口在图像中计算灰度变化值，如果窗口内的灰度发生较大的变化，则认为窗口内遇到了角点。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。1.2 数学模型首
转载
2024-05-08 10:12:45
116阅读
opencv角点检测(一)Harris角点检测算法原理简介harris角点检测算法首先对图像中的每个像素计算2*2的协方差矩阵M，然后求出如下表达式的值：R=det(M) -k*(trace(M)^2) (一般k的取值在0.04~0.06之间，opencv中取值范围更大)det(M)=λ1*λ2 trace(M)=λ1+λ2,
转载
2023-12-09 22:21:19
159阅读
普遍认为，角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点。这些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。其在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。  
转载
2024-03-21 10:20:08
122阅读
Moravec 角点检测算法 这是最早的角点检测算法之一，并且（文章中）定义了角点（的概念）是一个低自相似性的点。该算法测试图像中的每个像素，通过比较像素的中心团块与它的邻近团块（主要是与中心团块有重叠的团块）之间的相似程度来判断是否存在一个角点。相似程度测量的方法是计算两个团块（中心团块与它的邻近团块）之间差的平方和。值越低（两个团块）越相似。 如果像素是在一个灰度均匀的区域，那么它邻近的团
转载
2024-01-23 21:55:16
53阅读
在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interest points）,或称做关键点（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、三维重建等一系列问题。我们不再观察整幅图，而是选择某些特殊的点，然后对它们进行局部有的放矢的分析。如果能检测到足够多的点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就有使用价值。关于
转载
2024-03-26 16:32:50
31阅读
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。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
转载
2024-01-11 14:24:32
83阅读
1. 特征点提取的意义 2.角点 3. Harris角点检測的基本原理 4.Harris角点检測算法的步骤 5.Harris角点提取算法设计 <span style="font-size:18px;">function [ptx,pty] = HarrisPoints(ImgIn,threshold
转载
2017-07-15 13:23:00
492阅读
2评论
在影像中檢測特徵點時，角點可以做為一個重要的參考，因為角點是兩條邊緣的交點處，可以被精確定位，這和位於相同強度的區域不同，與物體輪廓的點也不同，輪廓點難以在其他影像的
转载
2023-01-05 12:38:32
37阅读
一、引言 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的分析。如果能检测到足够多的这种点，同时他们的区分度很高，并且
转载
2024-03-07 09:11:14
39阅读
目录1 基础知识1.1 图像变化的类型1.2 提取点特征的作用1.3 什么是好的角点检测算法？2 Harris 角点检测2.1 Harris角点检测基本思想2.2 Harris角点检测：数学描述3 总结4 Matlab 实验参考资料角点是图像重要的特征，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
转载
2023-08-07 13:37:57
136阅读
1. 简介角点：个人理解就是图像中，带角的那些点（也不一定是尖锐的，导数为0的极值点也行）。它通常具有旋转不变性和光照不变性和视角不变性等优点，是图像的重要特征之一。他具有如下特点：2. 算法整体思想：算法的核心是利用局部窗口在图像上进行移动，判断灰度是否发生较大的变化。如果窗口内的灰度值（在梯度图上）都有较大的变化，那么这个窗口所在区域就存在角点。这样就可以将 Harris 角点检测算法分为以下
转载
2024-07-31 17:22:34
65阅读
Harris角点检测算法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。Harris角点检测算法原理角点检测的几何定义： 1、角点是图像灰度一阶导数所对应的最大值的位置； 2、角点是图像中两条或两条以上边缘的交点； 3、角点是图像中灰度变化最大的位置； 4、角点位置的一阶导数最大，二阶导数为零； 5
转载
2023-12-21 12:25:59
126阅读
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
