panying106
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。 这些角点通常在图像中是稳定存在的。角点的微小偏移就能反映出图像帧的相对运动。 Harris角点检测算法就是对角点响应函数R进行阈值处理：R > threshold，即提取R的局部极大值。 特点：具有角度不变性 SIFT克服了Harris的不足，缩放也没影响，具有尺度不变性。 特点：角度不变性，尺度不变性 SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。在SIFT中使用DoG对LoG进行近似，而在SURF中使用盒子滤波器对LoG进行近似，这样就可以使用积分图像了（计算图像中某个窗口内所有像素和时，计算量的大小与窗口大小无关）。总之，SURF最大的特点在于采用了Haar特征以及积分图像的概念，大大加快了程序的运行效率。 特点：角度不变性，尺度不变性 更多 ORB（Oriented FASTand Rotated BRIEF）算法是目前最快速稳定的特征点检测和提取算法，许多图像拼接和目标追踪技术利用ORB特征进行实现。 ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点，采用BRIEF算法来计算一个特征点的描述子。 特点：角度不变性，尺度不变性，计算速度快（ORB是sift的100倍，是surf的10倍） 1、OpenCV版本
qianmian1015
简单说： 和边缘检测一样也有了成熟的算法。 思想是用小窗口在图像上平移，如果窗口内像素： 通过移动前后窗口的自相关函数（对应位置的差平方）大小，可以衡量变化程度。下图中u, v为移动方向，取相互垂直的方向最佳。 窗口的权重可以取均值或者高斯权重，为下图中的w。 将I(x + u, y + v)进行一阶泰勒展开，得到： 因此E(u, v)化为： E(u, v)变成一个二元二次函数： 此时回顾一下角点处，E(u, v)应满足对u, v变化而剧烈变化，如何用这个二元二次表达式来衡量这种变化程度呢？ 利用几何，可知E(u, v)是椭圆形的表达式，因此原点到椭圆形的边缘可表示沿改方向的变化程度。 已知u, v方向垂直，通过坐标变换可以更新E(u, v)为E(x, y)，相当于椭圆旋转为于x, y方向垂直，不改变椭圆的形状。 但这样做的原因是，我们可以将矩阵转换为对角矩阵的形式，其中特征值就是旋转后，x和y方向的变化程度的衡量。 设定一个阈值，就可以判断是conner、edge、flat了。 具体步骤： OpenCV中对应的函数是：
替拉米酥
%MatLab角点检测程序harris。 ori_im2=rgb2gray(imread('2.bmp')); %ori_im2=imresize(ori_im2',0.50,'bicubic'); %加上这句图就变成竖着的了 fx = [5 0 -5;8 0 -8;5 0 -5]; % % la gaucienne，ver axe xIx = filter2(fx,ori_im2); % la convolution vers axe xfy = [5 8 5;0 0 0;-5 -8 -5]; % la gaucienne，ver axe yIy = filter2(fy,ori_im2); % la convolution vers axe yIx2 = Ix.^2;Iy2 = Iy.^2;Ixy = Ix.*Iy;clear Ix;clear Iy;h= fspecial('gaussian',[3 3],2); % générer une fonction gaussienne，sigma=2Ix2 = filter2(h,Ix2);Iy2 = filter2(h,Iy2);Ixy = filter2(h,Ixy);height = size(ori_im2,1);width = size(ori_im2,2);result = zeros(height,width); % enregistrer la position du coinR = zeros(height,width);K=0.04;Rmax = 0; % chercher la valeur maximale de Rfor i = 1:height for j = 1:width M = [Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)]; R(i,j) = det(M)-K*(trace(M))^2; % % calcule R if R(i,j) > Rmax Rmax = R(i,j); end; end;end;cnt = 0;for i = 2:height-1 for j = 2:width-1 % réduire des valuers minimales ，la taille de fenetre 3*3 if R(i,j) > 0.01*Rmax && R(i,j) > R(i-1,j-1) && R(i,j) > R(i-1,j) && R(i,j) > R(i-1,j+1) && R(i,j) > R(i,j-1) && R(i,j) > R(i,j+1) && R(i,j) > R(i+1,j-1) && R(i,j) > R(i+1,j) && R(i,j) > R(i+1,j+1) result(i,j) = 1; cnt = cnt+1; end; end;end;[posr2, posc2] = find(result == 1);cnt % compter des coinsfigureimshow(ori_im2);hold on;plot(posc2,posr2,'w*');harris优化的角点检测 %%%Prewitt Operator Corner Detection.m %%%时间优化--相邻像素用取差的方法 %% clear; Image = imread('15.bmp'); % 读取图像 Image = im2uint8(rgb2gray(Image)); dx = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; %dx：横向Prewitt差分模版 Ix2 = filter2(dx,Image).^2; Iy2 = filter2(dx',Image).^2; Ixy = filter2(dx,Image).*filter2(dx',Image); %生成 9*9高斯窗口。窗口越大，探测到的角点越少。 h= fspecial('gaussian',9,2); A = filter2(h,Ix2); % 用高斯窗口差分Ix2得到A B = filter2(h,Iy2); C = filter2(h,Ixy); nrow = size(Image,1); ncol = size(Image,2); Corner = zeros(nrow,ncol); %矩阵Corner用来保存候选角点位置,初值全零，值为1的点是角点 %真正的角点在137和138行由(row_ave,column_ave)得到 %参数t:点(i,j)八邻域的“相似度”参数，只有中心点与邻域其他八个点的像素值之差在 %（-t,+t）之间，才确认它们为相似点，相似点不在候选角点之列 t=20; %我并没有全部检测图像每个点，而是除去了边界上boundary个像素， %因为我们感兴趣的角点并不出现在边界上 boundary=8; for i=boundary:nrow-boundary+1 for j=boundary:ncol-boundary+1 nlike=0; %相似点个数 if Image(i-1,j-1)>Image(i,j)-t && Image(i-1,j-1)
用Word写论文时论文正文上的角标是脚注，需要在引用功能插入编辑，然后在页尾进行解释。第一步，把鼠标指针光标在正文中需要添加脚注的地方，然后点击上方工具栏的引用
吾竟谁陈 4人参与回答 2023-12-11 盲区监测或者叫盲点碰撞预警。车辆盲点监测系统英文缩写是BlindSpotDetection，盲区监测或者叫盲点碰撞预警的主要功能是扫除后视镜盲区，通过微波雷达探
奇奇怪怪的lemon 3人参与回答 2023-12-11 摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛
猪猪钕神 3人参与回答 2023-12-12 “汽车”这一名词在当今飞速发展的时代，有着举足轻重的位置。它已经成为了人们生活中的一部分，在我国汽车保有量越来越多，车型也越来越复杂。尤其是高科技的飞速发展，一
迷路的豆豆 5人参与回答 2023-12-10 论文标点符号格式 论文标点符号格式。很多大学生毕业之前都需要写毕业论文，论文的格式是非常严格的，标点符号也是不能缺少的一部分。下面就一起来看看论文标点符号格式及
dongdongth 3人参与回答 2023-12-08 