#coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np from scipy.ndimage import filters import matplotlib.pyplot as plt import scipy.signal def mean_filter2d(arr): n = 3 # 3*3 滤波器, 每个系数都是 1/9 w = np.ones((n, n)) / n ** 2 # 使用滤波器卷积图像 # mode = same 表示

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如

一.Harris角点检测 原理: 角点特性:向任何方向移动变换都很大. Chris_Harris 和 Mike_Stephens 早在 1988 年的文章<A CombinedCorner and Edge Detector>中就已经提出了焦点检测的方法,被称为Harris 角点检测.将窗口向各个方向移动(u,v)然后计算所有差异的总合:表达式如下: 角点检测中要使E(u,v)的值最大.这就是说必须使方程的第二项的取值最大.对上面的等式进行泰勒级数展开,然后再通过几步数学换算(参考其他标准教材

OpenCV可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征.使其成为图像描述符,这类似于人的眼睛和大脑.这些图像特征可作为图像搜索的数据库.此外,人们可以利用这些关键点将图像拼接起来,组成一个更大的图像,比如将许多图像放在一块,然后形成一个360度全景图像. 这里我们将学习使用OpenCV来检测图像特征,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.我们会选取一些图像,并通过单应性,检测这些图像是否在另一张图像中. 一 特征检测算法 有许多用于特征检测和提取的算法,我们将会对其中大部分进行介绍.OpenCV最常使

一.角点定义 有定义角点的几段话: 1.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. 角点通常被定义为两条边的交点,更严格的说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界.而实际应用中,大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点,而不仅仅是“角点”.这些特征点在图像中有具体的坐标,并具有某些数学特征,如局部最大或最小灰度.某些梯度特征等. 现有的角

1.直方图 用于计算图片特征,表达, 使得数据具有总结性, 颜色直方图对数据空间进行量化,好比10个bin 2. 聚类 类内对象的相关性高 类间对象的相关性差 常用算法:kmeans, EM算法, meanshift, 谱聚类(密度聚类), 层次聚类 kmeans聚类 选取k个类中心,随机选取 计算每个点跟k个类中心的位置 把数据点分配给距离最近的一个类中心 计算新的类中心-对该类中的所有点取均值 类中心数K的选取 K类平均质心的距离加权平均值, 当k=5时的斜率发生变化,我们可以选取5作为分类

http://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/54633670 关于角点的应用在图像处理上比较广泛,如图像匹配(FPM特征点匹配).相机标定等.网上也有很多博客对Harris角点检测原理进行描述,但基本上只是描述了算法流程,而其中相关细节并未作出解释,这里我想对有些地方做出补充说明,正所谓知其然知其所以然,如有不对,还望指正. 关于角点的应用在图像处理上比较广泛,如图像匹配(FPM特征点匹配).相机标定等.网上也有很多博客对Harris角点检测原理

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 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.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

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,避免了第一类方法存

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,避免了第一类方法存

一 .Motivation 对于做图像处理的人来说,Harris角点检测肯定听过,1988年发表的文章"A combined corner and edge detector"描述了这种角点检测方法,这篇论文朴实无华,对于图像处理入门来说,非常值得读一读. Harris角点检测的提出是图像匹配问题的需求,在立体视觉(stereo vision)和运动估计(motion estimation)中,常常需要在两个view(立体视觉)或者同一视频的两帧(运动估计)中找到对应的特征(corre

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.现在开始讲解常用的特征点检测,其中Harris角点检测是特征点检测的基础,提出了应用邻近像素点灰度差值概念,从而进行判断是否为角点.边缘.平滑区域.Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值,其中关键流程包括转化为灰度图像.计算差分图像.高斯平滑.计算局部极值.确认角点. 一.基础知识 图像的变化类型: 在特征点检测中经常提出尺度

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope

主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在文中用 {{  }} 圈了起来并用红色字体标注. 正文开始. Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的.在具体展开之前,不得

看到一篇从数学意义上讲解Harris角点检测很透彻的文章,转载自:http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/45603583 主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在

目录 1. 概述相关 2. 原理详解 1) 算法思想 2) 数学模型 3) 优化推导 3. 具体实现 1) 详细步骤 2) 最终实现 4. 参考文献 1. 概述相关 harris角点检测是一种特征提取的方法,而特征提取正是计算机视觉的一种重要手段.尽管它看起来很复杂,其实也是基于数学原理和简单的图像处理来实现的. 本文之前可以参看笔者写的几篇图像处理的文章,将会有助于更深入了解harris角点检测的实现. 图像的卷积(滤波)运算(一)--图像梯度 图像的卷积(滤波)运算(二)--高斯滤波 图像的

一.原理 二.实现 close all; clear all; I=imread('test.tif'); [posX,posY]=harris(I); figure;imshow(I); hold on; plot(posX, posY, 'g*'); function [posX,posY]=harris(I) %Harris角点检测 %I:输入图像 %posX:角点X坐标 %posY:角点Y坐标 I=double(I); [m,n]=size(I); hx=[-,,;-,,;-,,]; I

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

转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 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,然后对他们进行局部有的放矢

Harris角点检测 思想 为什么要检测角点呢?因为角点的特征比较明显.进行角点检测的朴素思想是利用图像梯度,也就是根据图像强度的变化来寻找角点.如图所示 这里举了个例子,给定一个小的区域(Patch),当这个小区域在不同位置滑动的时候,所呈现出来的一些特性是不同的,根据图示,有三个方面. Flat,平的地方,在任何方向,梯度都没什么变化. Edge,边的地方,当沿着边方向的时候,梯度没什么变化. Corner,角的地方,沿着任何方向,梯度都有变化. Error Function \[E(u,v