基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
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2024-02-23 11:41:48
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利用Opencv 寻找凸四边形的四个顶点 对于一个含有凸四边形的图像，要想定位出凸四边形的四个顶点的坐标。 首先，得先对图像进行边缘检测，而边缘检测的前提是二值化图像【未进行二值化的图像进行边缘检测得到的结果往往非常不理想】，根据实际图像的特点，我对图像进行二值化处理以及闭运算【主要去除目标物内的孤立点】的过程如下：#图像灰度处理 最大值灰度
import cv2
import num
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2024-01-10 11:32:17
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图片边缘出现黑点的问题分析和解决（纹理过滤）最近在项目中遇到UI图片非透明区域边缘出现黑色杂点的问题，经过分析和纹理过滤有关，并提出解决方案，需要美术制图时特别注意。本文是此问题的分析与解决方案。问题我的项目使用的FairyGUI，然而此问题与UI框架无关。上图为出现问题的图片，一个绿色的环形图片，周围为透明。通过修改渲染所用shader，并在片源着色中修改out颜色的alpha = 1，可以获得
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2024-05-16 11:16:20
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本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCrea
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2024-04-28 11:21:36
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最近在学习进行车道线的端点检测，网上较多的为车道线检测，而缺少端点检测这一方面的内容，于是决定将自己的一些尝试的方法记录下来。使用图像 读取图片非常简单，只需要直接调用opencv读取图片的函数就可以，读取车道线图片后首先进行图片灰度化与边缘检测。 边缘检测Mat gray, b
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2024-02-05 15:25:21
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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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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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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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图像像素区域的兴趣点区域对于目标检测、目标跟踪有很重要的意义。当兴趣点周围存在方形区域时，最易形成角点。对于兴趣点检测。角点反映的是图像中局部最大值或最小值的孤立点，可理解为区域邻域的小方块，存在于不同方形的主边缘处。窗口向任意方向的移动都会导致图像灰度的明显变化，形成的点集称为角点。1.moravec角点moravec角点常用于立体匹配，其原理是通过滑动窗口像素变化来实现角点检测，首先计算窗口像
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2023-08-16 19:30:28
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OpenCV学习(二十四 ）：角点检测(Corner Detection):cornerHarris(),goodFeatureToTrack()参考博客：Harris角点检测原理详解Harris角点检测原理及C++实现OpenCV亚像素角点cornerSubPixel()源代码分析Taylor公式（泰勒公式）通俗+本质详解如何理解最小二乘法？一、概述1、角点定义： 角点没有明确的数学定义,但人们
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2023-08-07 00:03:10
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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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文章目录5.1 理解斑点检测5.1.1 分割5.1.2 Canny边缘检测5.1.3 轮廓分析 5.1 理解斑点检测斑点是我们可以根据颜色辨别的区域。也许斑点本身有独特的颜色，或者背景有。与“物体”一词不同，“斑点”一词不一定意味着有质量和体积的东西。例如，表面的变化，如污渍，可以是斑点，即使他们有微不足道的质量和体积。光学效果也可以是斑点。例如，镜头的光圈会产生散焦球或失焦高光，使得光线或闪亮
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2024-05-24 11:20:28
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feature2d组件：Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测，以及一种亚像素级角点检测的方法，当然也可以自己制作角点检测函数，需要用到CornerMinEigenVal函数和minMaxLoc()函数，最后进行特征点的选取，判断条件要根据自己的情况编辑，如果对特征点，角点的检测精度要求更高，可以用cornerSubPix函数将角点定位到子像素。1.CornerHarris函数运行H...
原创
2021-07-09 10:20:06
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原文参考：https://docs.opencv.org/3.4.1/dc/d0d/tutorial_py_features_harris.html本节目标在这一章节：将理解Harris角点检测的概念。熟悉两个函数: cv.cornerHarris(), cv.cornerSubPix()理论在上一章中，我们看到角是图像中各个方向上强度变化较大的区域。早在1988年，克里斯·哈里斯和迈克·斯蒂芬斯
一、原理
我们知道Harris角点检测的打分公式为：
Harris角点检测
λ2 - k(
λ1 +
λ2)²
但是Shi-Tomasi使用的打分函数为：
λ2)
λ1~
λ2空间中，就会得到下图：
λ1和 λ2都大于最小值时，才被认为是角点（绿色区域）。
二、函数及代码
OpenCV提供了函数cv.goodFeaturesTo
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2024-04-01 17:25:56
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在本教程中，我们将涉及: 这个教程的代码如下所示。你还可以从 这个链
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2016-03-18 15:19:00
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//--------------------------------------【程序说明】-------------------------------------------
// 程序说明：《OpenCV3编程入门》OpenCV2版书本配套示例程序88
// 程序描述：亚像素级角点检测
// 开发测试所用操作系统： Windows 7 64bit
// 开发测试所用IDE版本：Vis
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2024-10-10 07:57:57
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一、角点检测的相关概念二、Harris角点检测——cornerHarris()参考网址: #include "opencv2/opencv.hpp"
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void main()
{
Mat img = imread("E://3.jpg"
OpenCV角点检测 #define max_corners 100 int main( int argc, char** argv ) { int cornerCount=max_corners; CvPoint2D32f corners[
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2022-12-19 17:27:13
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