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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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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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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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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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
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
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
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2024-03-22 10:11:24
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上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常优秀（有较强的不变性），但是时间消耗依然很大，而在一个系统中，特征提取仅仅是一部分，还要进行诸如配准、提纯、融合等后续算法。这使得实时性不好，降系了统性能。Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究，于2006年在《Machine learning for high-speed corner detection》中提出了一
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2023-07-06 15:14:32
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#include "stdafx.h" #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <math.h> int main(
原创
2014-03-24 21:13:00
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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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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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动机：匹配问题像立体视觉和运动估计这样的视觉任务需要在两个或多个视图中找到相应的特征点。
动机：块匹配要匹配的元素是固定大小的图像块 任务：在第二个图像中找到最佳（最相似的）图像块
不是所有创造的图像块都是等价的！直觉感受：因为它非常唯一独特（第二帧中只有一个图像块看起来相似），所以这是一个很好的匹配图像块。
不是所有创造的图像块都是等价的！直觉感受：因为它不是非常唯一独特（在第二帧中有许多相似
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2021-12-14 15:58:20
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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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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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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
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2022-05-04 00:42:54
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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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