目录1. 基本原理2. Matlab代码2.1 相似像素点统计函数2.2 图像预处理2.3 窗口滑动2.4 筛选非角点2.5 剔除伪角点2.6 绘制图像2.7 完整代码3. 运行结果4. 总结 5. 代码获取1. 基本原理 为 了 提 取 图 像 的 角 点 ( 特 征 点 )，最
1 close all;
2 clear all;
3 clc;
4
5 img=imread('rice.png');
6 imshow(img);
7 [m n]=size(img);
8
9 tmp=zeros(m+2,n+2);
10 tmp(2:m+1,2:n+1)=img;
11 Ix=zeros(m+2,n+2);
12 Iy=zeros(m+2,n+2);
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2020-09-10 15:22:00
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角点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。目前的角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的
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2024-10-14 18:37:07
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前言无一、角点是神马？角点被定义为图像边缘曲线上曲率极大值的点或图像亮度变化剧烈的点 ，这些点既保留了图像的重要特征，又有效地减少了信息的数据量。二、Harris角点检测算法原理Harris算法以 Morave算法为基础，如果某一点朝任一方向发生小小的偏移都能引起灰度的较大变化 ，那么就认为该点是角点．简单易学的解释，但想要详细了解Harris算法可查看我推荐的博文。步骤1.计算x y 方向的梯度
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2024-03-24 08:26:39
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图像可以看做是一个WxHxC（width x height x channels）的矩阵来表示。同一个物体，在不同观测角度、光照强度时，图像上的像素强度会发生改变，因此考虑用特征点来对图像进行描述。特征点指的就是能够显著描述图像特征的点。 Harris角点检测原理 &nb
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2024-05-28 11:22:07
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目录原理讲解【1】为何选取角点作为特征？【2】角点的定义：【3】判
原创
2022-06-27 23:38:03
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Harris角点检测一、原理二、特殊情况：三、通常情况四、总结五、步骤六、demo七、实验7.1 参数影响7.2 灰度变化实验7.3 旋转不变性实验7.4 尺度不变性实验![在这里插入图片描述]7.5 噪声7.6 边缘八、扩展8.1 Shi-Tomasi 角点检测8.2 多尺度 Harris-Laplace8.3 仿射变换 Harris-Affine九、应用十、代码十一、参考 一、原理角点，一般
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2024-05-20 23:08:11
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MatLab角点检测程序。 ori_im2=rgb2gray(imread('2.bmp')); %ori_im2=imresize(ori_im2',0.50= filter2(
原创
2022-12-19 17:27:49
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import cv2 as cv
import numpy as np
filename = 'JG.png'
img = cv.imread(filename)
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
_, img2 = cv.threshold(gray, 0, 0xff, cv.THRESH_OTSU)
# cv.imshow('ordinar
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2021-03-05 18:41:30
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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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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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1. 写在前面这篇文章整理两个图像处理中非常重要的算法，一个是Harris角点检测算法，另一个是SIFT特征匹配算法，这两个算法本质上还是去找图像里面的关键特征点，帮助我们后续更好的理解图像以及做各种各样的分析。 由于这两个算法涉及到的数学原理会比较多，而我刚入门，所以只是从使用的角度，简单的描述到底在做什么事情，至于详细的数学细节或者推导，这里不过多整理，以掉包能完成任务为首要目的啦。首先，先介
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2023-10-21 08:00:16
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泰勒展开后得 （式子中w没有写） 将二次型标准化后的可得 c(x, y, △x,△y) = λ1x2 + λ2y2 根据λ1 和 λ2的大小判断是否是角点 opencv中都封装到了cv2.cornerHarris(img, blockSize, ksize, k) img:图像，float32类型， ...
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2021-09-15 22:43:00
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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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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
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2023-08-07 13:37:57
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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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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。
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2024-01-09 17:53:04
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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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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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