前言
东莞，晴，33至27度。今天天气真好，学生陆续离开学校。忙完学生答辩事情，终于可以更新一下nodeitk。本文继续介绍node的特征识别相关内容，你会看到，采用nodeitk实现角点检测是一件十分简单的事情。
本文你将学到使用nodeitk进行角点检测：
1. 特征包含有哪些？为什么它们这么重要
2. 使用函数cornerHarris，利用Harris-Stephens方法检测角点
理论
什么是特征？
1. 在机器视觉中，通常我们在一个环境下的不同帧查找匹配点。为什么？这是因为如果我们知道两张图之间的相关性，我们就可以从两张图中提取它们包含的信息
2. 当我们说匹配点时，一般意义是指我们可以很容易在场景中识别的特征。
3. 那么什么是特征呢？
a) 它必须是独有的可以识别的特性。
图像特征的类型
大概有：
1. 边缘
2. 角点（也称为感兴趣点）
3. 斑点（Blobs，也称为感兴趣区域）
在本文，我们将专门谈谈角点特征
为什么角点那么特别？
因为，它是两相交边的位置，代表两条边方向改变的位置。因此，角点往往是图像梯度（两个方向）急剧变化的位置。
算法描述
当我们寻找角点，因为角点表示图像在梯度的变化，因此我们可以等价于寻找这“变化”
假设是一个灰度图像I。我们使用一个窗口做卷积（u为x方向位移，v为右方向位移）：
其中
1. 是在位置的窗口
2. 是在位置的灰度
3. 是移动窗口处的灰度
因为我们希望找到灰度在窗口处存在较大的差异，以此找到角点的窗口位置。因此，我们最大化上述等式，令项：
使泰勒展式：
展开等式并化简：
使用矩阵形式表示：
令
那么等式可以表示为：
对于每个窗口，采用下面评价函数以确定窗口是否包含角点
这里
1.
2.
当一个窗口的R值大于阈值时，被认为是角点
源代码：
var node_itk = require('./node-itk');
var thresh = 200;
var max_thresh = 255;
var source_window = "Source image";
var corners_window = "Corners detected";
var src = node_itk.cv.imread( "./images/lena.jpg", 1 );
var src_gray = node_itk.cv.CvtColor(src, node_itk.cv.CV_BGR2GRAY);
node_itk.cv.NamedWindow( source_window, node_itk.cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE );
node_itk.cv.NamedWindow( corners_window, node_itk.cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE );
node_itk.cv.imshow( source_window, src );
var dst , dst_norm;
node_itk.cv.CreateTrackbar( "Threshold: ", source_window, thresh, max_thresh,
function (thresh){
dst = node_itk.cv.NodeOpenCVMat.Zeros(src.Size(), node_itk.cv.CV_32FC1)
dst_norm = dst.Clone();
blockSize = 2;
apertureSize = 3;
k = 0.04;
node_itk.cv.CornerHarris( src_gray, dst, blockSize, apertureSize, k );
node_itk.cv.Normalize(dst,dst_norm, 0, 255,node_itk.cv.NORM_MINMAX,node_itk.cv.CV_32FC1)
dst_norm_scaled = node_itk.cv.ConvertScaleAbs(dst_norm);
for (var j = 0; j<dst_norm.Rows(); j++) {
for (var i = 0; i <dst_norm.Cols(); i++) {
if (dst_norm.At([j,i])>thresh)
{
node_itk.cv.Circle(dst_norm_scaled,
new node_itk.cv.NodeOpenCVPoint("Point", [i,j]),
5,
new node_itk.cv.NodeOpenCVScalar("Scalar", 0),
2,
8,
0);
}
};
};
node_itk.cv.NamedWindow(corners_window,node_itk.cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE );
node_itk.cv.imshow( corners_window,dst_norm_scaled );
}
);
node_itk.cv.WaitKey ( 0 );
运行结果
小结
nodeitk实现角点检测是一件十分容易的事情，在后面我们将深入介绍相关特征识别的内容，当前特征识别模块已经开发完毕。待续。
使用nodeitk进行角点检测,布布扣,bubuko.com