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
原创
2022-06-01 17:41:44
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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
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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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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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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SIFT特征提取：角点检测：计算图像中某个像素点沿水平、垂直方向上的灰度差异，以确定角点位置考察了所有方向上的灰度差异，并且具有旋转不变性和部分放射变换的稳定性。考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点，大部分情况下，有比Harris更好的检测效果。考察像素点与其邻域内16个像素点的差异来确定特征点（角点），并且通过分割测试算法对检测效率做了极大的提升。 尺度不变：按比例缩放）尺度空间的
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
原创
2022-12-14 16:24:35
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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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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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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...
原创
2021-09-01 15:11:55
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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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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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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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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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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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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 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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