角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。一、角点（corner） 角点通常被定义为两条边的交点，或者说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。更严格的说，角点的局部邻域
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2024-05-08 17:26:05
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import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt# 1.读取图像img = cv.imread("./1.jpg")# 2.Fast角点检测# 2.1创
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2022-06-01 17:41:44
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注意：ksize-Sobel的孔径参数(aperture parameter)，也就是Sobel核的半径，如1、3、5、7i31 Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征mportcv2importnumpy as np
img= cv2.imread(r'pictures\chessboard.png')
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.C
Harris特征点检测openCV的安装之前没有接触过openCV的小伙伴需要先在自己的环境下进行安装，因为笔者使用的是Mac系统和Anaconda环境，所以下面这个方案是面向Mac用户的。# Mac系统中Anaconda下安装opencv
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 检测是否安装
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2024-01-09 14:17:43
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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的分析。如果能检测到足够多的这种点，同时他们的区
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2023-07-06 15:14:49
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今天学习角点检测的一个Fast算法，顾名思义，很快！FAST 算法1: 在图像中选择一个像素点角点，N一般是12，记住哈，是
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2022-12-14 16:24:35
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目标理解FAST算法的基本原理使用OpenCV的FAST函数进行角点（corners）检测原理我们已知很多种特征检测的方法，而且它们其中很多效果都非常不错。但是，当从一个实时运行的程序角度出发，它们还不够快。一个最好的例子就是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）移动机器人，它的可计算资源是受限的。作为上述问题的一个解决方法，FAST（Feature
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2022-01-05 10:14:35
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1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # 找出图像中的角点参数说明：gray表示输入的灰度图，2表示进行角点移动的卷积框，3表示后续进行梯度计算的sobel算子的大小，0.04表示角点响应R值的α值角点检测：主要是检测一些边角突出来的点，对于A和B这样的面上的点而言，一个卷积框在上面移动，框中的基本像素点不发生变化， 对于像C和D边界点，只有x或者y
角点检测(兴趣点、关键点、特征点)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等领域中，也称为特征点检测。 角点并没有明确的定义，一般将图像中亮度变化剧烈的点或图像边缘上曲率取极大值的点认为是角点。角点作为图像的重要特征，保留了图像绝大部分的特征信
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2024-04-30 13:02:50
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opencv4.1.2+contrib win10 VS2019算法基础角点是一类比较特殊的点，构成角点的条件两条或者多条线的交叉，线可以理解为边缘特征很强的像素点的集合，在opencv中大部分的图像处理基于掩膜移动来实现，在矩形框内如果在没有角点的区域内也就是所谓的平原地带，无论向哪个方向移动，矩形框内圈住的内容的梯度变化都不大，如果矩形框处在单边缘线上，矩形框移动时只能在一个方向产生较大的梯度
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2024-03-19 09:01:29
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角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中,也称为特征点检测。角点通常被定义为两条边的交点,更严格地说法是,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。而实际应用中,大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点,而不仅仅是“角点”。这些特征点在图像中有具体的坐标,并具有
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2023-08-27 21:35:22
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OpenCV学习(二十四 ）：角点检测(Corner Detection):cornerHarris(),goodFeatureToTrack()参考博客：Harris角点检测原理详解Harris角点检测原理及C++实现OpenCV亚像素角点cornerSubPixel()源代码分析Taylor公式（泰勒公式）通俗+本质详解如何理解最小二乘法？一、概述1、角点定义： 角点没有明确的数学定义,但人们
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2023-08-07 00:03:10
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角点 角点通常被定义为两条边的交点，或者说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等，也可称为特征点检测。角点检测算法的基本思想  
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2023-11-17 22:44:25
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文章目录FAST代码参考文献 FASTFAST 算法进行特征提取在图像中选取一个像素点p，来判断它是不是关键点。Ip 等于像素点p 的灰度值。选择适当的阈值t。如下图所示在像素点p 的周围选择16 个像素点进行测试。如果在这16 个像素点中存在n 个连续像素点的灰度值都高于Ip + t，或者低于Ip - t，那么像素点p 就被认为是一个角点。如上图中的虚线所示，n 选取的值为12。为了获得更快的
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2024-04-06 23:42:09
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图像像素区域的兴趣点区域对于目标检测、目标跟踪有很重要的意义。当兴趣点周围存在方形区域时，最易形成角点。对于兴趣点检测。角点反映的是图像中局部最大值或最小值的孤立点，可理解为区域邻域的小方块，存在于不同方形的主边缘处。窗口向任意方向的移动都会导致图像灰度的明显变化，形成的点集称为角点。1.moravec角点moravec角点常用于立体匹配，其原理是通过滑动窗口像素变化来实现角点检测，首先计算窗口像
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2023-08-16 19:30:28
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此opencv系列博客只是为了记录本人对<<opencv3计算机视觉-pyhton语言实现>>的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.欢迎star,不定时更新...在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子，我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点，后面又提到了两种十分优秀...
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2021-09-01 15:11:55
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人们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。 角点的检测主要有两类基于图像边缘的方法和基于图像灰
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2024-04-03 21:21:18
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FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测算法是一种快速且高效的角点检测方法。它通过检测每个、跟踪和图像特征提取等任务。
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2024-03-05 15:07:55
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原文参考：https://docs.opencv.org/3.4.1/dc/d0d/tutorial_py_features_harris.html本节目标在这一章节：将理解Harris角点检测的概念。熟悉两个函数: cv.cornerHarris(), cv.cornerSubPix()理论在上一章中，我们看到角是图像中各个方向上强度变化较大的区域。早在1988年，克里斯·哈里斯和迈克·斯蒂芬斯
一、原理
我们知道Harris角点检测的打分公式为：
Harris角点检测
λ2 - k(
λ1 +
λ2)²
但是Shi-Tomasi使用的打分函数为：
λ2)
λ1~
λ2空间中，就会得到下图：
λ1和 λ2都大于最小值时，才被认为是角点（绿色区域）。
二、函数及代码
OpenCV提供了函数cv.goodFeaturesTo
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2024-04-01 17:25:56
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