https://my.oschina.net/abcijkxyz/blog/787659 #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iost
原文链接 https://docs.opencv.org/4.1.2/dc/d0d/tutorial_py_features_harris.html 阅读文档学习opencv 如有问题，大家指出～～ Goal In this chapter, We will understand the concepts behind Harris Corner Detection. We will see the functions: cv.cornerHarris(), cv.corn
阈值的设定主要是通过R值矩阵中的R值大小来确定的： 通过阈值来确定需要的角点R值的范围 R值矩阵的计算参看:https://www.cnblogs.com/Jack-Elvis/p/11640931.html harris和shiTomasi两种自定义阈值的角点检测代码如下： 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #inclu
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
角点检测 1.harris焦点检测 void cornerHarris(InputArray src,OutputArray dst, int blockSize, int ksize, double k, intborderType=BORDER_DEFAULT ) 1 Mat src = imread("E:/house.png", 0);2 Mat harris,harris_bin;3 cornerHarris(src, harris, 2, 3,
cornerNet来源灵感是基于多人姿态估计的从下往上思想，预测角的热图，根据嵌入式向量对角进行分组，其主干网络也来自于姿态估计的环面网络。 cornerNet的总体框架结构图如下： CornerNet 模型架构包含三部分：环面网络、右下角和左上角的热图、预测模块 环面网络同时包含多个
1. Harris角点检测 角点检测被定义两条边的交点， 在实际应用中，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。 角点： 如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么将其称之为角点。 角点的性质 一阶导数(即灰度的梯度)的局
System Overview Segmentation Pt 代表在时间 t 获取的点云数据，首先将Pt 投影到深度图像上，深度图像的分辨率是180016（与雷达参数有关，计算方法为：360/水平分辨率线数），每个像素的深度值ri与点pi到雷达的欧氏距离有关。 在做点云分割前，先要提取出地面点（ground points），这部分点云不参
上一章已经写完了如何表达我们得到的三维坐标 这里 为了能更好地表达三维数据，我们应用了 点云 浅显地理解为：点+云 有一个x，y，z三坐标的点，而点上不再单纯是点了，点有了自己的属性，可以加入颜色，也就是说点包含了RGB。 ptCloud = pointCloud(xyzPoints) ptCloud = pointCloud(xyzPoin
10.2 Shi-Tomasi角点检测 10.2.1 Shi-Tomasi角点检测：goodFeaturesToTrack()函数 1.定义： Harris算法改进，若矩阵M行列式的值与M的迹中较小的一个大于最小阈值，则会得到强角点 2.作用： 确定图像的强角点，可用来初始化一个基于点的对象跟踪操作 3.函数原型： void goodFeatures
