# 光流估计 # 1. 光流估计 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/videos/02_Foreground.avi') # 角点检测所需参数 # 如果不限制角点最大数量，速度就会有些慢，达不到实时的效果 # 品质因子会筛选角点，品质因子设置的
# 角点检测 # 1. 角点检测原理 # 2. harris角点检测 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo/17_Chessboard.jpg') print('img.shape:',img.shape) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #gray =
核心代码：冒落带 1.int Filltype = 0; //表示填充体类型，1是球体，2是矩形体，3是不规则体 主要是以下内容： 123-------角点检测 学长代码： /// 全局变量 //Mat类是OpenCV用于处理图像而引入的封装类 Mat src, srcGray; int maxCorners = 10; //角点个数的最大值 int maxCornersThresh = 5
1.矩形相交检测算法 2.最近中心策略算法 “最近中心”策略会找到中心距离活动可拖动项的边框中心最近的可拖放容器，宽容度更高。 3. 最近角点算法 与最近中心算法一样，最近角点算法不需要可拖动和可拖放的矩形相交。 相反，它测量活动可拖动项的所有四个角与每个可拖放
将现有的图案填入闭合区域内。 执行方式 选择现有的图案填充： 1.输入超级填充命令“SUPERHATCH”（快捷键：SUP），空格键确定。 选择现有的 2.选择“填充图案类型——选择现有的”，单击拾取自制的图案，再按下空格键。 选择对象 3.指定block的两个角点（点击紫色方框的左下点和右上点
图像特征-harris 概念 作用：对图像中的平滑区域、边界区域、角点进行检测 大致原理：使用一定大小的窗口在图像中的所有地方进行微小移动，对移动的差异值进行处理，判断是平滑区域、边界区域和角点 平滑区域： 边界区域： 角点区域： 相关数学推导 目标：计算图像中每个像素点的自相似性，由
自定义角点检测器 自定义角点检测器 参数说明 代码演示 自定义角点检测器 -基于Harris与Shi-Tomasi角点检测 -首先通过计算矩阵M得到两个特征值根据他们得到角点响应值 - 然后自己设置阈值实现计算出阈值得到有效响应值的角点位置 相关API说明 角点检测
Shi-Tomasi角点检测 Shi-Tomasi角点检测理论（94） 参数说明 代码演示 Shi-Tomasi角点检测理论 跟Harris角点检测的理论几乎完全一致，唯一不同的是 在使用矩阵 特征值 计算角度响应的时候 上面部分是Harris角点检测时候计算角点响应时候使用的公式 下面是Sh
前言：笔记： 1 应用场景： 2 图像处理和机刷跟你讲视觉任务： 3 MATLAB 能做什么： 4 产品介绍： 4.1 图像处理工具箱 4.2 计算机视觉系统工具箱： 5 举例： 5.1 边缘检测和分割 【mySegmentation 分割函数 【关键的函数，索伯算法，Edge】 同时调用了一些，数学
在第5.1章双目相机中，我们知道，如果已知视差的情况下，可以得出深度信息。但是其中涉及一个问题。怎么可以得到视差？我们分析可知，我们需要得到相匹配的像素点，才可以得到视差。于是在这一节，引出概念：特征点匹配。 这个事情也是运动状态估计的前提。 在SIFT算法中，特征点分为两块：关键
我们在上次简述了OpenCV的特征基础原理，本次我们将步入实战部分，开始进行特征的初阶检测。原理在上一个教程中，我们知道了角点是图像中向任意方向发生改变时，都引起图像强烈变动的区域。Chris Harris 和 Mike Stephens 在他们1988年的论文 A Combined Corner and Edge Detector 中，做了
1、概述，名词解析： 边缘： 是图像中较底层的基元，是组成其他基元的基础 角点： 可以看作两个边缘以接近直角的形式相结合而构成的基元 直线段： 可看作两个邻近的又互相平行的边缘相结合而构成的基元 圆：
角点检测 原理： 特性：向任何方向移动变化都很大 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和，窗口函数可以是正常的矩形窗口也可以是对每一个像素给予不同权重的高斯窗口。 角点检测中要使E (u; v) 的值最大。这就是说必须使方程右侧的第二项的取值最大。 详情参
Harris 特征点 从线性代数基础开始详细分析 Harris特征点是图像处理中很基础和常见的寻找特征码的一个方法，由于涉及到很多数学知识，导致数学学得不好的我在网上看资料很吃力，零零碎碎看了一下午总算看了给眉头，总结起来以后忘了复习，也给广大数学苦手的小伙伴一点指引 1.角点 角
第8章 检测并匹配兴趣点 检测Harris角点 检测FAST特征 检测尺度不变的SURF特征 描述SURF特征 8.1 在计算机视觉中，兴趣点也叫关键点，特征点。选择特定的点，执行局部分析。 8.2检测Harris角点 cv::cornerHarris函数： //检测harris角点 Mat cornerStrength; cornerHarris(imag
参考：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68571164 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
OpenCV-Python相机标定——张正友标定法为例（待更新） 写在前面数学/物理原理（待更新）编程实现参考与致谢 写在前面 为什么机器视觉要用相机标定：直接目的是求出相机的内、外参数，以及畸变参数那么这些参数有何用呢：通过相机标定可以矫正这种镜头畸变，生成矫正后的图像；另一个目的
畸变图像自动校正算法的研究 背景图像预处理1.图片角度校正2.文本自动分页 图片畸变校正1.把页面处理成上下等宽2利用圆柱面对图片进行展开3效果展示改进方案 背景 这是我做的毕业设计（本科，勿喷），在这里分享主要是为了让后面也选这方面题目的同学一点经验。 另外，本文处理的
目录 前言 一、Anchor-Based方法回顾 二、Anchor Free系列方法简介 1. Anchor Free系列算法历史 2. Anchor free经典算法详解 2.1. 基于关键点的Anchor Free检测算法 1. CornerNet 2. 2 基于中心的Anchor Free检测算法 1. FCOS 2. CenterNet 3. TTFNet -- CenterNet的改进版 3
相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。 相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位
RepPointsV2的整体思想类似与Mask R-CNN，加入更多的任务来监督目标检测算法的学习。虽然在创新性上可能不够新颖，但论文的通用性还是很不错的，而且将角点任务的输出用于联合推理，从对比实验上看提升不少 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: RepPoints V2: Verification Me
RepPointsV2的整体思想类似与Mask R-CNN，加入更多的任务来监督目标检测算法的学习。虽然在创新性上可能不够新颖，但论文的通用性还是很不错的，而且将角点任务的输出用于联合推理，从对比实验上看提升不少 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: RepPoints V2: Verification Meets R
SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位，然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调，整体思想类似于two-stage目标检测算法，将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征。SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点，整体思想十分不错 来源：晓飞的算法工程笔
SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位，然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调，整体思想类似于two-stage目标检测算法，将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征。SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点，整体思想十分不错 来源：晓飞的算法工
即使是在同一数据集的同一张图像上，在不同时刻运行ORB-SLAM3，提取的特征点位置或数量都会存在一定随机性。比如我们要在第0帧上提取10000个特征点，第一次运行时，系统提取了10002个，第二次运行可能就变成了10004个。虽然这种微小的差异不会对系统运行产生影响，但会给调试带来不便。我们希
