关注【CV算法恩仇录】角点检测图像特征的好坏取决于信息量，信息量越丰富特征越好。接下来，举例说明图像的信息量，如下图中的矩形框，称为窗口，哪个窗口框住的图像具有信息量。从左往右看，第一张图片没有找到边缘，第二张图片找到边缘，第三张图片找到了一个两条边缘的交点，称为角点，窗口在这个角点任意方向稍微移动，像素值会巨大变化，第三张图片中窗口的信息量最大。检测图像角点的经典的算法是 Harris 角点检测
一，角点角点还没有明确的数学定义。 一般的角点检测都是对有具体定义的、或者是能够具体检测出来的兴趣点的检测。这意味着兴趣点可以是角点，也可以是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点，或者是曲线上局部曲率最大的点。在实践中，通常大部分称为角点检测的方法检测的都是兴趣点，而不是独有的角点。因此，如果只要检测角点的话，需要对检测出来的兴趣点进行局部检测，以确定出哪些是真正的角点。 目前的角
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2024-01-27 17:14:58
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Harris角点检测原理简介+程序Harris角点检测基本原理基本概念检测步骤第一步：计算窗口内部的像素值变化量第二步：计算角点响应函数第三步：判断角点Harris角点检测程序python版（sobel算子）matlab版资料 自己的理解，如有疏漏，敬请指正。 Harris角点检测基本原理目的：寻找图像中像素值变化较大的点。基本概念角点： 想象用一个滑动窗口在图像上面前后左右移动，在不均匀的区
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2024-07-07 12:34:20
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引言：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。 对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征。我们可以利用这一稳定的性质将角点应用三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、
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2024-04-17 12:18:10
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# 点检测算法与深度学习：入门指南
## 引言
随着深度学习的发展，各种算法在图像处理领域中日益常见，其中“点检测”是一项重要的技术。点检测算法的目标是识别图像中的特定点，例如特征点或边缘。本文将为刚入行的小白提供一个简单明了的指南，帮助他理解并实现点检测算法。
## 实现流程
以下是实现点检测算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述
1.何为角点在做角点检测之前，我们首先应该对角点有一个清晰的理解，什么样的点算角点且应该被算法检测出来。请看下图，左图为原图，右图为角点检测结果（角点检测参数设置：梯度计算sobel算子窗口大小为3，邻域窗口大小3，k值为0.1，阈值为最大响应函数值*0.04，具体意义参考下文），由图可知，所谓的角点就是灰度在两个垂直方向上均变化较大的点。检测角点如何对角点进行检测就归结为如何检测出一个点区域在两
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2024-10-07 11:46:41
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角点检测算法总结Harris在假定的兴趣点周围放置一个小窗口，并观察窗口内某个方向上强度值的变化。如果位移向量为 (u, v)，那么可以用均方差之和表示强度的变化：在所有方向计算平均强度变化值，如果不止一个方向的变化值很高，就认为这个点是角点。计算机完成角点检测是通过一个小窗口逐步扫描过去来完成的，在移动过程中的灰度的变换则作为判断角点的依据： 1. 当检测窗口移动时，灰度几乎没有发生变化 -&g
FAST-ER是FAST算法原作者在2010年提出的，它在原来算法里提高特征点检测的重复度，重复意味着第一张图片内的检测的点，也可以在第二张图片上的相应位置被检测出来，重复度可以由如下式子定义：这里的Nrepeated指第一张图片内的检测点有多少能在第二张被检测到，而Nuseful定义为有用的特征点数。这里计算的一组图像序列的总的重复度，所以Nrepeated和Nuseful是图像序列中所以图像对
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2024-07-30 12:28:37
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# 深度学习中的点检测算法与门框识别
随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉领域的应用场景越来越广泛。其中，点检测算法和门框识别是研究者们关注的热点之一。本文将深入探讨点检测算法的基础知识、实际应用，以及如何利用深度学习完成门框识别的任务。
## 什么是点检测算法？
点检测算法的目标是从图像中检测出特定的点，这些点通常是形状、特征或关键点。常见的点检测算法包括Harris角点检测、FAST算
# 深度学习关键点检测算法实现流程
## 引言
深度学习关键点检测算法是计算机视觉领域的重要研究方向，在人脸识别、目标跟踪等应用中都有广泛的应用。本文将教会你如何实现深度学习关键点检测算法，帮助你入门这一领域。
## 实现步骤
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| ------ | ------ | ------ |
| 1. 数据准备 | | 准备训练数据和测试数据集 |
| 2. 模型
原创
2023-08-30 10:01:19
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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。
原创
2024-03-05 15:07:55
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资料仓库1.1 简介在图像处理领域中，特征点又被称为兴趣点或者角点，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，常被应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。点特征主要指图像中的明显点，如突出的角点、边缘端点、极值点等等，用于点特征提取的算子称为兴趣点提取（检测）算子，常用的有Harris角点检测、FAST特征检测、SIFT特征检测及SURF特征检测。 本次任务学习
理论： “如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点” 由上面定义，我们可以想到算法思路：去检测图像像素的灰度变化情况，即求解 ，其中，I(x,y)表示像素的灰度值对于上式，我们希望找到使E的值尽量大的点，则，将上式右边泰勒展开得：整理可得：，进而可以表示为下式这里考虑进去窗函数，设于是，Harris整理出Harris算子的公式：，其中M即为上面
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2024-04-30 16:44:40
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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： 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 S
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2024-01-08 15:49:01
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# 深度学习角点检测入门指南
深度学习中的角点检测是一项重要的计算机视觉任务，用于识别图像中的特征点。对于刚入行的小白来说，可以通过以下几个步骤来实现这个功能。本文将为你介绍所需步骤，并附上代码示例和必要的注释。
## 流程概览
以下是实现深度学习角点检测的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
在这篇博文中，我将详细探讨如何使用深度学习进行“角点检测”。角点检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从图像中识别特征点，这些特征点可以用于后续的图像处理、匹配和跟踪等工作。接下来，我将按照环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等结构，逐步阐述该过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确定软硬件要求。此外，我们还需要为环境搭建制定一个时间规划。
### 软件要求
-
实现Harris角点检测算法，并与OpenCV的cornerHarris函数的结果进行比较。特征点在图像中一般有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度、以及某些梯度特征等。角点可以简单的认为是两条边的交点。如下图所示： 在各个方向上移动小窗口，如果在所有方向上移动，窗口内灰度都发生变化，则认为是角点；如果任何方向都不变化，则是均匀区域；如果灰度只在一个方向上变化，则可能是图像边缘。
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2024-05-23 20:58:24
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一、边缘检测1.1 什么是边缘检测？边缘检测是图像处理中重要的一步，在传统的边缘检测中，都是把边缘定义为颜色急剧变化的区域。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来的往往是轮廓。1.2 边缘检测方法微分算子法、最优算子法、拟合法，经典的边缘检测方法.全局提取方法以小波变换、数学形态学、模糊数学，分形理论等以高新技术为基础的图像边缘提取方法。其他的边缘检测方法不做叙述1.
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2024-01-19 23:00:06
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# 深度学习中的关键点检测算法实现指南
关键点检测是计算机视觉中的一个重要任务，涉及到在给定图像中识别特定的点（如人脸特征、身体关节等）。本指南将带你一步一步实现一个简单的深度学习模型来进行关键点检测。
## 整体流程
以下是实现关键点检测的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据预处理]
B --> C[模型定义]
原创
2024-10-14 05:02:26
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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。  
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2024-03-21 10:20:08
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