資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：角點(diǎn)角點(diǎn)所具有的特征輪廓之間的交點(diǎn)對(duì)于同一場(chǎng)景，即使視角發(fā)生變化，通常具備穩(wěn)定性質(zhì)的特征該點(diǎn)附近區(qū)域的像素點(diǎn)無(wú)論在梯度方向上還是其梯度幅值上有著較大變化角點(diǎn)檢測(cè)基本原理使用一個(gè)固定窗口在圖像上進(jìn)行任意方向上的滑動(dòng)，比較滑動(dòng)前與滑動(dòng)后兩種情況
Harris Corner Detection
角點(diǎn)角點(diǎn)所具有的特征：
輪廓之間的交點(diǎn)
對(duì)于同一場(chǎng)景，即使視角發(fā)生變化，通常具備穩(wěn)定性質(zhì)的特征
該點(diǎn)附近區(qū)域的像素點(diǎn)無(wú)論在梯度方向上還是其梯度幅值上有著較大變化
角點(diǎn)檢測(cè)基本原理使用一個(gè)固定窗口在圖像上進(jìn)行任意方向上的滑動(dòng)，比較滑動(dòng)前與滑動(dòng)后兩種情況，窗口中的像素灰度變化程度，如果存在任意方向上的滑動(dòng)，都有著較大灰度變化，那么我們可以認(rèn)為該窗口中存在角點(diǎn).
OpenCV中的Harris角點(diǎn)檢測(cè)器cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]])
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("img5.png")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
#result is dilated for marking the corners, not important
dst = cv2.dilate(dst,None)
# Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image.
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
cv2.imshow("dst",img)
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
cv2.destroyAllWindows()
亞像素級(jí)的角點(diǎn)
有時(shí)需要以最高精度找到角落，
cv2.cornerSubPix(image, corners, winSize, zeroZone, criteria)
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("img5.png")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# find Harris corners
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
dst = cv2.dilate(dst,None)
ret, dst = cv2.threshold(dst,0.01*dst.max(),255,0)
dst = np.uint8(dst)
# find centroids
ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)
# define the criteria to stop and refine the corners
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)
# Now draw them
res = np.hstack((centroids,corners))
res = np.int0(res)
img[res[:,1],res[:,0]]=[0,0,255]
img[res[:,3],res[:,2]] = [0,255,0]
cv2.imshow("dst",img)
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
cv2.destroyAllWindows()
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摘要：理論前面講的角點(diǎn)檢測(cè)器中的角點(diǎn)在旋轉(zhuǎn)的圖像中也是角點(diǎn)，但是縮放呢如果縮放圖像，則角可能不是角例如，檢查下面的簡(jiǎn)單圖像，當(dāng)在同一窗口中放大時(shí)，小窗口內(nèi)的小圖像中的角是平坦的所以角點(diǎn)檢測(cè)器不是尺度不變的所以，在年，不列顛哥倫比亞大學(xué)的在他的論 Introduction to SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 理論 前面講的Harris角點(diǎn)檢...
摘要：低于質(zhì)量水平的所有角落都被拒絕，然后它根據(jù)質(zhì)量按降序?qū)κＳ嗟慕沁M(jìn)行排序 Shi-Tomasi Corner Detector & Good Features to Track cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance[, corners[, mask[, blockSize[, useHa...
摘要：角檢測(cè)還可以用在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)物體識(shí)別等方面。角檢測(cè)角檢測(cè)也叫角檢測(cè)是目前可用的最簡(jiǎn)單的角檢測(cè)算法。為使得計(jì)算更方便，角測(cè)量給出了去除系數(shù)的方法，只要計(jì)算或?yàn)橐粋€(gè)很小的正的常量，我們暫且稱此為方法。你還可以查看我的其它筆記參考資料 角檢測(cè)（Corner detection）是指檢測(cè)圖像中具有代表性的（我們感興趣的）角點(diǎn)，一般講為形狀或邊緣的拐角處，這些點(diǎn)可以大略標(biāo)記對(duì)象在圖像中的輪廓和位置，...
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