第5.1节：亚像素级边缘提取&相关算子 概念：摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西称为“亚像素”。在两个物理像素之间还
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2024-01-12 02:22:11
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Harris 角点定义为一个邻域内存在两个正交方向上梯度变化较大的点。 作 xy 平面上的二维函数，使用自相关函数可描述图像上一固定点在任意方向上的灰度变化；然后利用泰勒级数展开自相关函数，即可将其转换为矩阵特征值问题（参考博文 "光流跟踪"）。 在某些应用中（如视觉测量），想获得更加精确的角点定位
原创
2022-01-13 16:12:36
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前言： 图像特征点检测广泛运用于计算机视觉处理领域，包括目标识别与跟踪、立体成像，在特征点的图像分析中，特征点提取是非常重要的步骤，其中，角点是最常见的一类点特征。前面我们介绍了用 Harris提取角点，但是提取的角点是像素级的，精度不高，若我们进行图像处理的目的不是提取用于识别的特征点而是进行几何测量，这通常需要更高的精度。 那么如何提取亚像素级角点的位置呢？在 Harris 提取角点过程中
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2024-03-05 14:43:34
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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);
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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Opencv-cornerSubPix原理介绍若我们进行图像处理的目的不是提取用于识别的特征点而是进行几何测量，这通常需要更高的精度，而函数 goodFeaturesToTrack() 只能提供简单的像素的坐标值，也就是说有时会需要实数坐标值而不是整数坐标值。 角点位置特征：角点与边缘点的连线和边缘点的梯度方向垂直。如上图所示，假设一个起始角点 q 在实际亚像素角点附近。p 点在 q 点附近的邻域
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2024-09-13 20:45:20
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1 构建Hessia矩阵对一个像素点f（x，y），其Hessian矩阵如下： 在构造Hessian矩阵前需要对图像进行高斯滤波，经过滤波后的Hessian矩阵表述为： 在surf算法中，变换图为每个像素点高斯滤波后的Hessia矩阵的行列式近似值构成的，近似计算公式为： 其中，0.9为原文作者给出的一个经验值，目的平衡使用盒状滤波器带来的误差。下面解释盒装滤波器。 由于求Hessian
上篇文章，已对点和边缘两种情形的亚像素定位算法做了详细描述。因图像特征不同，亚像素定位算法也会不同，我们可以根据图像的具体特征，进行数学建模以达到定位目的。这里另起一篇说明角点情形的亚像素定位问题。1. 角点几何特征角点位置特征：边缘的交点，且角点与边缘点的连线和边缘点的梯度方向垂直。如上图所示，假设一个起始角点q在实际亚像素角点附近。p点在q点附近的邻域中，若p点在均匀区域内部，则p点的梯度为0
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2024-04-18 09:56:35
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一、简介 上采样的技术是图像进行超分辨率的必要步骤，最近看到了CVPR2019有一些关于上采样的文章，所以想着把上采样的方法做一个简单的总结。 看了一些文章后，发现上采样大致被总结成了三个类别： 1、基于线性插值的上采样 2、基于深度学习的上采样（转置卷积） 3、Unpooling的方法 其实第三种只是做各种简单的补零或者扩充操
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2024-05-14 10:36:36
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运用opecv函数cornerSubPix查找更加准确的角点位置。/** * @function cornerSubPix_Demo.cpp * @brief D
原创
2022-09-09 00:08:24
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亚像素面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的，
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2024-03-20 11:29:01
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求帮忙下载：联系方式：QQ：5136902961.pkma75 资源积分：1分备注：pdf格式，用曲线拟合的方法计算亚像素，编程易实现，具有较强的实用价值感谢Gurus（咕噜）503502929提供！2.上 传 者：kuailechengzi 资源积分：1分备注：亚像素边缘检测方法，此种方法先经过传统模板算子确定边缘的大致位置,然后用曲线拟合方法求出边缘的精确位置,
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2024-08-23 16:21:40
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cv::goodFeaturesToTrack(imGrayPre, prepoint, 1000, 0.01, 8, cv::Mat(), 3, true, 0.04);//第三个参数是提取的最大点数，0.01返回寻找角点的质量，8表示相邻角点间的最小距离，mask表示不会在mask为零的地方提取角点，最后一个参数一般不变通过上面得到的prepoint像素值是整数级别的，还不够精确；我们接下来求
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2024-04-13 21:55:31
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# Python 亚像素级角点检测
随着图像处理和计算机视觉技术的发展，角点检测算法在物体识别、图像拼接和三维重建等领域得到了广泛的应用。传统的角点检测方法只能提供像素级别的准确度，但在某些应用中，需要更加精细的亚像素级别的角点检测。本文将介绍如何使用 Python 实现亚像素级角点检测，过程中将给出相关的代码示例，并通过流程图展示整个实现过程。
## 1. 何为亚像素级角点检测
亚像素级角
亚像素图像大家有没有你想过，在软件层面，如何提高图像处理的精度？比如，我们要用图像处理测量工业零件的周长，怎么在不改变硬件条件的情况下尽可能得到更高的精度？ 我们平时看到的图像都是由像素点组成的，不知道大家有没有思考过，相邻像素点之间像素值大小跳变太大的问题？ 为了方便理解，这里举个稍微离谱一点的例子 将一张实际大小为 8cm x 8cm 的图片通过计算机转换为一张 4 x 4 个像素点的图像，那
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2024-04-07 14:04:15
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在Halcon中还有其他用于提取边缘线段的算子，提取出的线段类型也是亚像素精度的XLD轮廓。 ①【Filters滤波器/Lines色线】lines_gauss算子 lines_gauss算子的相应速度不算快，如
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2024-04-03 12:15:15
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Harris、Shi-Tomasi和亚像素角点都是角点，隶属于特征点这个大类（特征
原创
2022-12-27 00:01:31
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opencv角点检测(一)Harris角点检测算法原理简介harris角点检测算法首先对图像中的每个像素计算2*2的协方差矩阵M，然后求出如下表达式的值：R=det(M) -k*(trace(M)^2) (一般k的取值在0.04~0.06之间，opencv中取值范围更大)det(M)=λ1*λ2 trace(M)=λ1+λ2,
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2023-12-09 22:21:19
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比较了采用非线性优化和矩阵乘离散傅里叶变换的三种二维图像配准算法。这些算法的精度与传统的快速算法相当。傅里叶变换上采样方法在一小部分的计算时间和与大大减少内存要求。比较它们的精度和计算时间，以评估平移不变误差度量。在各种各样的应用中，人们通常希望将两个图像注册到一个像素的一小部分内，以便进行图像处理任务或评估。在这项工作中，我们主要关注通过相位检索来评价重构图像[1,2]，对于这一点，二维刚性平移
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2023-10-17 23:48:05
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基于临界灰度值和亚像素的“边缘寻找”算法 本文将围绕一个实例，主要就测量物体长度的算法加以阐述。现在假设我们要在图像中测量物体的长度。如图1所示，虚线内为图像范围，图中背景为白色，被测物呈黑色。 图1 待测物体情况在相机拍照后，将图像视频信号传至视觉卡，由视觉卡把波状视频信号翻译成数字信号，存到电脑的内存中去。储存信息如图2所示，图像中的虚线格子为像素单元。下面将具体说明基
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2024-07-18 09:24:58
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