2.3 使用FLANN进行特征点匹配本节我们将讲如何使用FlannBasedMatcher接口和FLANN()函数来实现快速高效匹配(快速最邻近逼近搜索函数库，Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,FLANN)。2.3.1 FlannBasedMatcher类的简单剖析在OpenCV源码中，可以找到FlannBasedMatcher类：
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2024-01-10 13:05:00
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在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点；一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv中也提供了Harris角点检测的接口，即cornerHarris()，但是Harris角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv中有另
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2024-01-09 19:57:56
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SUSAN角点检测与匹配算法测试环境Ubuntu+OpenCV2.4.3SUSAN角点检测代码 SUSAN(Small univalue segment assimilating nucleus)是一种基于灰度图像以及窗口模板的 特征点获取方法，适用于图像中边缘和角点的检测，对噪声鲁棒，而且具有简单、有效、计算速度快等特点。本文结合SUSAN算法原理, 实现SUSAN角点检测,并结合 Brie
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2024-01-08 15:55:17
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理论我们看到了一些特征检测算法，他们很多都不错，但是从实时应用的角度看，他们都不够快，一个最好的例子是SLAM(同步定位与地图创建)移动机器人没有足够的计算能力。作为解决方案，FAST(加速切片测试特征)算法被提出，Edward Rosten和Tom Drummond 2006年在他们的论文“Machine learning for high-speed corner detection”提出，并
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2023-12-25 22:03:35
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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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Harris角点检测算法特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特征。Harris角点检测算法原理角点检测的几何定义： 1、角点是图像灰度一阶导数所对应的最大值的位置； 2、角点是图像中两条或两条以上边缘的交点； 3、角点是图像中灰度变化最大的位置； 4、角点位置的一阶导数最大，二阶导数为零； 5
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2023-12-21 12:25:59
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X
原创
2023-03-24 06:37:02
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内容一：角点的基础知识详见附件。（包括角点检测的定义、分类以及常用的两种角点检测算法接好（harris和susan）,并讨论他们的优缺点）内容二：harris角点检测的理论基础以及算法描述（详见附件中的ppt） 角点响应 R=det(M)-k*(trace(M)^2) (附录资料给出k=0.04~0.06，opencv指出是0.05-0.5，浮动较大) det(M)=
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2024-03-31 21:41:33
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1.Harris角点检测import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正确显示中文
# Harris角点检测
'''
Harris角点检测的思想是通过图像的局部小窗口观察图像,角点的特征是窗口沿任意方向移动
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2024-04-08 14:08:16
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概述在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv中也提供了Harris角点检测的接口，即cornerHarris()，但是Harris角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv
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2024-01-08 17:26:42
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1. 简介角点：个人理解就是图像中，带角的那些点（也不一定是尖锐的，导数为0的极值点也行）。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。他具有如下特点：2. 算法整体思想：算法的核心是利用局部窗口在图像上进行移动，判断灰度是否发生较大的变化。如果窗口内的灰度值（在梯度图上）都有较大的变化，那么这个窗口所在区域就存在角点。这样就可以将 Harris 角点检测算法分为以下
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2024-07-31 17:22:34
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先看看程序运行截图： 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
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2024-05-09 11:01:11
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一、引言 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，同时他们的区分度很高，并且
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2024-03-07 09:11:14
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用一张棋盘格来进行图像的像素精度计算，其计算程序是： #include"opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcimg = imread("6.bmp");
Mat gray;
cvtColor(srcimg,gray,CV_RGB2GRAY);
Size board_sz = Size(6,9);
一：角点检测什么是角点，难道是角落里面的点？我们知道，比如说墙角，他有往左延申的边缘，又有往右延申的边缘，那么这样的概念同样可以帮助我们理解图像的角点检测。其实我们人眼对于角点的识别是通过一个小窗口来实现的，如下面这张图所示，如果在各个方向上移动这个小窗口，窗口内的灰度发生了较大的变化，那么说明窗口内存在角点。如果在各个方向上移动，灰度变化为0，则这一块区域是平坦区域如果只有一个方向移
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2024-01-02 17:12:42
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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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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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角点检测Harris 角点检测实现原理OpenCV 函数优化Shi-Tomasi 角点检测实现原理OpenCV 函数FAST 角点检测实现原理OpenCV 函数优化 在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（inter points），也被称作关键点（key points）、特征点（feature 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。我们不再
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2024-02-19 17:00:02
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