FAST，2006年提出并在2010年稍作修改后发表，若某像素与其周围邻域内足够多的像素点相差较大，则该像素可能是角点。 【函数】 Ptr<FastFeatureDetector> create( int threshold=10,bool nonmaxSuppression=true,int ty
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2020-03-12 16:18:00
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### FAST特征点提取：Python实现
在计算机视觉中，特征点提取是图像处理领域的重要任务之一。FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法因其速度快和效果好而被广泛应用。本文将介绍如何使用Python实现FAST特征点提取，并附带相应代码示例。
#### 1. 什么是FAST特征点？
FAST是一种快速角点检测算法，设计初衷是为了解决在
一、 SIFT算法1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 &n
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2023-11-01 20:48:54
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一、基础
最初由Rosten和Drummond [Rosten06]提出的FAST（加速段测试的特征）特征检测算法是基于将点P与其包围圆内的点集的直接比较的思想。基本思想是，如果附近的几个点与P类似，那么P将成为一个很好的关键点。点P是FAST算法的关键点候选者。 影响P分类的点的圈由p周围的圆确定。 在这种情况下，该圆上有16个像素，这里编号为0-15。具体的算法在这里并没有说明。 二、函数
原创
2022-12-23 13:36:33
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fast作为几乎最快的角点检测算法，一般说明不附带描述子。参考综述：图像的显著性检测——点特征 详细内容，请拜访原=文章：Fast特征点检测算法 在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多...
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2017-03-16 16:58:00
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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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算法思想：如果一个像素与它邻域的像素差别较大（过亮或过暗） , 那它更可能是角点。
算法步骤：
1.上图所示，一个以像素p为中心，半径为3的圆上，有16个像素点（p1、p2、...、p16）。
2.定义一个阈值。计算p1、p9与中心p的像素差，若它们绝对值都小于阈值，则p点不可能是特征点，直接pass掉；否则，当做候选点，有待进一步考察；
3.若p是候选点，则计算p1、p9、p5、p13与中心p
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2020-09-10 14:39:00
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一、SIFT介绍1 SIFT（尺度不变特征变换）原理 SIFT包括兴趣点检测器和描述子。SIFT描述子具有非常强的稳健性，经常和许多不同的兴趣点检测器结合使用。SIFT特征对于尺度，旋转和亮度都具有不变性，因此，它可用于三维视角和噪声的可靠匹配。 S
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2023-07-17 13:39:33
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ORB特征点被广泛应用在SLAM技术中，它特征点到底是何方神圣，等小白白一点点解开神秘面纱。
原创
2021-07-30 15:29:59
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文章目录角点检测 cornerHarris() 函数拐角检测（使用形态学方法）角点检测 cornerHarris() 函数
原创
2022-08-26 10:37:23
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关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意一点，都有一定概率作为关键点。关键点也是来自原始点云中的一个元素。和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n次插值，最终求的亚像素坐标
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2024-07-31 17:43:35
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文章目录1 图像的特征（角点特征）2 角点检测（旋转不变性）2.1 Harris角点检测2.1.1 思想2.1.2 原理2.1.3 代码实现2.1.4 优缺点2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1 原理2.2.2 实现3 角点检测（尺度不变性）3.1 SIFT角点检测3.1.1 算法原理3.1.2 基本流程3.1.2.1 尺度空间极值检测3.1.3 代码实现3.2 SURF角点检测3.2
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2024-10-18 21:24:02
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halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配，号称可以快速进行柔性模板匹配，能够非常方便的用于缺陷检测、目标定位。下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配。 为了在右图中，定位图中的三个带旋转箭头的圆圈。注意存在，位置、旋转和尺度变化。上halcon程序1 * This example program shows how to
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2024-03-08 21:08:30
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Harris角点检测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。 角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，在图像融合和目标跟踪及三维重建中有重要的应用价值。它们在图像中可以轻易地定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点，所以它们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精度。
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2024-03-27 15:50:22
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Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interest points），也被称作关键点（key points）、特征点（feture points）。它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，如果能检测到足够多特殊的点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就具有使用价值。 图像特征类型被分为以下三种：
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2024-03-22 13:58:07
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MSER（Maximally Stable Extremal Regions）最大稳定极值区域，2002提出，基于分水岭的思想来做图像中斑点的检测。 使用一系列灰度阈值对图像进行二值化处理，得到相应的黑色区域与白色区域。在比较宽的灰度阈值范围内保持形状稳定的区域称为稳定区域。 【函数】 Ptr<MS
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2020-03-12 15:57:00
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