角點檢測方法

2022-06-20 03:21:08 字數 1355 閱讀 6223

看了將近十來天的opencv了,無論是從官方文件,還是learning opencv,還是看各論壇,心裡總有種感覺是:無法把自己看的知識聯絡在一起,感覺都是各有特色功能的函式,可是這些各有特色功能的函式怎麼組合在一起,實現什麼樣的功能就不得而知了。

下面從角點的角度來講講吧  --(要說的是有些並非是本人所寫,覺得別人有的地方寫的經典就複製下來了)

使用函式 cornerharris 通過 harris-stephens方法檢測角點;

我們到底要角點幹什麼??????????????

下面我來回答這個問題,在計算機視覺中,我們需要比對兩張,靠什麼匹配,靠直方圖,為啥????? 直方圖包含哪些資訊,如果需要快速的匹配,我們需呀哪些關鍵資訊?

一張在你看來,最大的印象是什麼??????????回答是色彩,那變為gray圖了呢,給你的最大的印象是什麼呢???????你可能一時回答不上來,那就是邊緣。什麼邊緣,不同灰度之間的邊緣,那怎麼獲得這些不同的邊緣??????常年canny,閥值化,閥值化後怎麼辦呢??還是不知到怎麼比對,還需要哪些特戰呢,再一步細化,那就到了角點斑點(感興趣的區域)

下面我們就可以回答怎麼去比對兩張了

1---邊緣  (邊緣的獲取方法:canny,開環或者閉環,再加上閥值,或者sobel之類演算法)

2---角點    (cornerharris,開環,閉環,再加上十字圖形  菱形處理後, absdiff ,再去閥值,harris角點檢測,shi-tomasi角點檢測,fast角點檢測,尺度不變surf檢測,尺度不變sift檢測)

3---斑點       最生動形象的說話就是女孩子臉長了雀斑( 

log運算元:sift演算法

blob特徵檢測運算元)

harris角點檢測

當乙個視窗在影象上移動,在平滑區域如圖(a),視窗在各個方向上沒有變化。在邊緣上如圖(b),視窗在邊緣的方向上沒有變化。在角點處如圖(c),視窗在各個方向上具有變化。harris角點檢測正是利用了這個直觀的物理現象,通過視窗在各個方向上的變化程度,決定是否為角點。

將影象視窗平移[u,v]產生灰度變化e(u,v)

由:, 得到:

對於區域性微小的移動量 [u,v],近似表達為:

其中m是 2*2 矩陣,可由影象的導數求得:

e(u,v)的橢圓形式如下圖:

定義角點響應函式r為:

harris角點檢測演算法就是對角點響應函式r進行閾值處理:r > threshold,即提取r的區域性極大值。

可以參考這篇文件 寫的很不錯

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