Moravec算子

这个算子算是图像历史上第一个特征点提取算法了,1977年提出的,很简单,拿来练手很合适. 算法原理如下: 1.选取一个合理的邻域遍历图像,这里是5*5邻域的.在邻域中依次计算,垂直,水平,对角与反对角四个相邻像素灰度的差的平方和,作为该邻域特征值. 大致就是下面这个样子: 公式: 这里k是窗口的半径. 2.从四个特征值中选最小的值作为该像素初次候选特征值. 公式: 3.设定一个阈值,将大于该阈值初次候选特征值的选为二次候选特征值. 4.设定一个邻域,将该邻域最大的二次候选特征值作为最终要选择的特

一.角点 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,同时他们的区分度很高,并且可以精确定位稳定的特征,那么这个方法就有使用价值. 图像特征类型可以被分为如下三种: <1>边缘                   

Harris算子是Harris和Stephens在1998年提出的一种基于信号的点特征提取算子.其前身是Moravec算子.其基本思想是:在图像中设计一个局部检测窗口,当该窗口沿各个方向做微小移动时,考察窗口的平均能量变化,当该能量变化超过设定的阈值时,就将窗口的中心像素点提取为角点. Moravec提出的角点检测公式为:

1. 不同类型的角点 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点:        前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败.早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法,后期有CSS等方法. 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点,避免

        图像检测是图像分割,图像识别的基础,也是不可缺少的关键.在视觉计算理论框架中,抽取二维图像的边缘.角点.纹理等基本特征,是整个框架的第一步:本文章对Harris角点算法做了比较详细的理论介绍以及相关实现. Part One:角点类型介绍 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点                                    

局部特征入门 局部特征(local features),是近来研究的一大热点.大家都了解全局特征(global features),就是方差.颜色直方图等等.如果用户对整个图像的整体感兴趣,而不是前景本身感兴趣的话,全局特征用来描述总是比较合适的.但是无法分辨出前景和背景却是全局特征本身就有的劣势,特别是在我们关注的对象受到遮挡等影响的时候,全局特征很有可能就被破坏掉了.而所谓局部特征,顾名思义就是一些局部才会出现的特征,这个局部,就是指一些能够稳定出现并且具有良好的可区分性的一些点了.这样在物

1.角点 1.1 特征点与角点 特征点是计算机视觉算法的基础,使用特征点来代表图像的内容. 角点是一类重要的点特征,图像分析的角度来定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 有以下特点: 局部窗口沿各方向移动,均产生明显变化: 图像局部曲率突变: 不同类型的角点: 1.2 典型的角点检测算法 一种需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败. 另一种基于图像灰度的方法

1.角点介绍 角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测.图像匹配.视频跟踪.三维建模和目标识别等领域中,也称为特征点检测.在图像中角点是一个重要的局部特征,它决定了图像中关键区域的形状,体现了图像中重要的特征信息.目前,角点检测方法主要有2大类: 1)基于图像边缘轮廓特征的方法. 2)基于图像灰度信息的方法.此方法主要通过计算曲率及梯度进行角点检测,通过计算边缘的曲率来判断角点的存在性.典型代表有Harris算法.Susan算法

sort_contours_xld算子有5种排序方式,即: 'upper_left': The position is determined by the upper left corner of the surrounding rectangle. 'upper_right':The position is determined by the upper right corner of the surrounding rectangle. 'lower_left':The position i