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
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
转载
2024-01-08 15:49:01
75阅读
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
221阅读
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
转载
2024-01-27 17:14:58
147阅读
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
转载
2024-04-30 16:44:40
8阅读
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
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。
转载
2024-05-23 20:58:24
49阅读
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
转载
2024-07-07 12:34:20
174阅读
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
转载
2023-07-06 15:14:49
125阅读
一、基本概念角点corner：可以将角点看做两个边缘的交叉处，在两个方向上都有较大的变化。具体可由下图中分辨出来： 兴趣点interest point：兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点，它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等二、Harris角点检测Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner
Harris角点检测算法概述角点特征的提取一般是取某点为中心的窗口计算响应值，然后筛选出响应值显著的点为角点。一般认为，如果一个点是角点，则以角点为中心的窗口向任何方向滑动时，窗口内灰度分布变化均应该较大；如果一个点是边缘点，则滑动窗口时在边缘走向上灰度分布基本不变而垂直边缘的方向上变化剧烈。如图所示，经典的角点提取算子有Moravec算子和Harris算子。Moravec算子分别统计当前点所在窗
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。  
转载
2024-03-21 10:20:08
122阅读
引言：角点是图像很重要的特征，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。 对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征。我们可以利用这一稳定的性质将角点应用三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、
转载
2024-04-17 12:18:10
103阅读
1.FAST基本算法用一句话来讲FASTN算法的原理就是：若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为其为角点。步骤如下：
1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为
Ip 2）以r为半径画圆，覆盖p点周围的M个像素，如下图所示: r=3， M=16 3）设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的N个像素的像素值减去 Ip−t
或者有连
转载
2024-02-27 18:01:30
84阅读
# 顶点检测算法实现指南
## 什么是顶点检测算法？
顶点检测算法是用于识别图像中重要点（如角点或特征点）的技术。这种技术广泛应用于计算机视觉领域，包括图像识别、图像配准等应用。
## 实现流程
在实现顶点检测算法之前，我们需要明确一下具体的步骤。以下是实现顶点检测算法的基本流程：
| 步骤 | 描述
斑点检测算法在 Python 中的实现与应用
在图像处理和计算机视觉领域，斑点检测（又称为特征点检测）是一个至关重要的任务。它的主要功能是从输入的图像中识别出各种斑点，以便于后续的图像分析和处理。近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，斑点检测算法取得了显著进展。本文将深入探讨如何在 Python 中实现斑点检测算法，并展示其技术原理、架构解析、源码分析以及实际应用场景。
## 背景描述
在过去
# Python离群点检测算法详解
在数据分析和机器学习中，离群点检测是一个重要的环节。离群点指的是在数据集中显著偏离其他观测值的数据点。识别这些数据点对于数据清洗、异常检测以及模型的准确性至关重要。本文将介绍几种常用的离群点检测算法，并给出代码示例，帮助读者掌握这一重要技能。
## 离群点检测算法概述
离群点检测算法可分为两类：基于统计的方法和基于机器学习的方法。常见的算法包括：
1.
原创
2024-10-02 03:36:25
274阅读
文章目录Harris角点检测器1 Harris角点检测算法2 Harris角点检测代码3 在图像间寻找对应点4 总结 Harris角点检测器1 Harris角点检测算法Harris角点检测算法（也称Harris & Stephens角点检测器）是一个极为简单的角点检测算法。该算法的主要思想是，如果像素周围显示存在多于一个方向的边，则认为该点为兴趣点，该点也就是称为角点。角点就是极值点，即
FAST-ER是FAST算法原作者在2010年提出的，它在原来算法里提高特征点检测的重复度，重复意味着第一张图片内的检测的点，也可以在第二张图片上的相应位置被检测出来，重复度可以由如下式子定义：这里的Nrepeated指第一张图片内的检测点有多少能在第二张被检测到，而Nuseful定义为有用的特征点数。这里计算的一组图像序列的总的重复度，所以Nrepeated和Nuseful是图像序列中所以图像对
转载
2024-07-30 12:28:37
42阅读
欢迎关注”生信修炼手册”!在进行机器学习建模之前，首先要对数据中存在的异常点样本进行过滤，异常点，也叫做离群
原创
2022-06-21 09:26:34
655阅读
