susan算法角点检测python是一种用于图像处理的算法，广泛应用于计算机视觉领域，尤其是在图像特征检测上。本文将详细阐述susan算法的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景。
### 背景描述
在计算机视觉中，角点检测是一项重要的操作，角点能够提供丰富的图像信息，供后续分析与处理。susan算法因其高效性和准确性而受到青睐。以下是susan算法的基本流程：
```mer
转载
2017-06-01 14:02:00
264阅读
2评论
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
转载
2023-12-21 12:25:59
126阅读
susan算子是计算机视觉中的一种边缘检测算子，常用于图像处理任务中。通过对图像的局部区域进行窗口加权处理，susan算子能够有效地识别图像中的边缘特征，从而实现图像分割和特征提取。然而，在将susan算子实现为Python代码时，开发者面临着一些特定挑战。本博文将详细介绍如何解决“susan算子python”问题的全过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展。
##
引言记录两个基于二值图像分析的较为经典的例子，希望能够得到更多的启发，从而想到更好的解决类似问题的思路。?01问题一：寻找靶心仔细观察上图，可以看到两个最直接的是靶心有十字交叉线，而在OpenCV形态学处理中，支持十字交叉结构元素，所以我们可以先检测两条线，然后获取十字交叉结构，最后对结构进行轮廓分析，获取中心点，即可获得最终的靶心位置，最终寻找到的靶心位置。opencv实现：Mat src =
转载
2024-05-06 17:03:42
1515阅读
susan算子是一种早期的图像处理算法，广泛应用于角点的检测。它以其高效和准确的特性，成为计算机视觉中重要的基础技术之一。在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用Python实现susan算子来检测角点。整个过程将覆盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等各个方面。
## 背景定位
在现代计算机视觉中，角点检测是一项基础任务，广泛应用于特征提取、物体识别和图像拼接等业务场景中
目录一. 概念：张量、算子二. 使用pytorch实现张量运算1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量1.2.1.2 指定形状创建张量1.2.1.3 指定区间创建1.2.2 张量的属性1.2.2.1 张量的形状1.2.2.2 形状的改变1.2.2.3 张量的数据类型1.2.2.4 张量的设备位置1.2.3 张量与Numpy数组转换1.2.4 张量的访问1.2.4.1 索引和切片1.2.
转载
2024-01-02 13:32:46
81阅读
（转载自[url]http://www.uusam.com/uu/blog/article/SPXZ/297.htm[/url]）
以前看美国偶像的时候也有过类似的感动，不过大部分是对于失败者而言。Susan大妈的无比乐观主义的精神让我大吃一惊，结果又让我收益非浅。加油!~
转载
2009-04-26 15:33:53
653阅读
你可能没有听过的图像SUSAN特征点
原创
2021-07-29 15:35:18
496阅读
1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
转载
2024-03-05 16:45:31
62阅读
不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
转载
2024-06-27 18:49:44
113阅读
## 实现Susan算子检测边缘点的Python代码
### 引言
在计算机视觉中，边缘检测是一项基本的任务，它对于图像分析和处理非常重要。Susan算子是一种常用的边缘检测算法之一，它可以帮助我们找到图像中的边缘点。本文将介绍如何使用Python实现Susan算子检测边缘点的步骤和相应代码。
### 步骤概览
下面是实现Susan算子检测边缘点的主要步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-07-15 08:43:46
245阅读
#include "stdafx.h" #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <math.h> int main(
原创
2014-03-24 21:13:00
1215阅读
题意：给 n 个数，每次可以把4个连续的数字翻转，问你能不能形成1-n的环状排列。 析：找一下奇偶性，写几个数试试，就会找到规律。 代码如下：
转载
2016-08-01 21:33:00
111阅读
本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，两个算法实现的效果接近，第一种算法更好一些。第一种算法描述参考paper和代码：Linear Skeletons from Square CupboardsSpeedup Metho
转载
2024-03-27 15:20:03
54阅读
1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
转载
2024-08-29 17:06:36
78阅读
OpenCV的算术与位运算一、图像的加法运算import cv2
import numpy as np
bus = cv2.imread("./image/bus.jpg")
# 图的加法运算就是矩阵的加法运算
# 因此，加法运算的两张图必须是相等的
# print(bus.shape)
img = np.ones((1080, 810, 3), np.uint8) * 100
# 合并
转载
2024-03-18 11:40:06
108阅读
##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
转载
2024-05-10 17:23:01
60阅读
文章目录图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算1.2 图像的减法运算1.3 图像的乘法运算1.4 图像的除法运算1.5 图像的融合2 OpenCV的位运算2.1 非操作2.2 与操作2.3 或操作2.4 异或操作 图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算加法运算：cv2.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
s
转载
2024-02-28 10:00:55
541阅读
白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念，通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的，在专业摄像领域白平衡应用的较早，现在家用电子产品（家用摄像机、数码照相机）中也广泛地使用，然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易，但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理，理解上存在诸多误区。它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况，有手动白平衡和自动白平衡等方
转载
2024-06-02 08:08:44
129阅读
