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1，matlab角點檢測方法
2，什么是角點檢測角點檢測能做什么opencv的
3，角點檢測的小結
4，如何選定圖像的感興趣區(qū)域進行角點檢測 opencv
5，角點檢測的簡介
6，角點檢測的幾種基本方法

1，matlab角點檢測方法

知道什么叫角點么？連續(xù)點，左右極限存在但不相等，這樣的點叫角點。那就檢測是否連續(xù)，然后求左右極限，就行了。

matlab角點檢測方法

2，什么是角點檢測角點檢測能做什么opencv的

目前的角點檢測算法可歸納為3類：基于灰度圖像的角點檢測、基于二值圖像的角點檢測、基于輪廓曲線的角點檢測。基于灰度圖像的角點檢測又可分為基于梯度、基于模板和基于模板梯度組合3類方法，其中基于模板的方法主要考慮像素領域點的灰度變化，即圖像亮度的變化，將與鄰點亮度對比足夠大的點定義為角點。常見的基于模板的角點檢測算法有Kitchen-Rosenfeld角點檢測算法，Harris角點檢測算法、KLT角點檢測算法及SUSAN角點檢測算法。和其他角點檢測算法相比，SUSAN角點檢測算法具有算法簡單、位置準確、抗噪聲能力強等特點。

什么是角點檢測角點檢測能做什么opencv的

3，角點檢測的小結

角點作為圖像上的特征點,包含有重要的信息，在圖像融合和目標跟蹤及三維重建中有重要的應用價值。但是基于實際應用需求,從角點檢測的快速性、準確性、魯棒性等要求出發(fā),可以看出上面對各種角點檢測算法的分析各有利弊。直接基于圖像的角點檢測基本上是全局搜索；基于邊緣輪廓的角點檢測數據量較少,可以采用多分辨分析并行處理,從灰度圖像得到邊緣輪廓曲線要經過兩次以上的全局搜索,速度并不是很快,但對角點的誤檢和漏檢要比直接基于圖像的方法好得多。如果在得到輪廓曲線的過程中應用一些其他的變換方法,就計算的速度而言,下降不少，所以一般快速的、較準確的角點檢測使用直接基于圖像模板的方法完全可以滿足需要,但如果對角點的完備性要求較高,那么使用基于輪廓線的多尺度分析方法應該給予考慮。

角點檢測的小結

4，如何選定圖像的感興趣區(qū)域進行角點檢測 opencv

右鍵選擇傳感器(英文名稱:transducer/sensor)是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息，按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。傳感器的特點包括:微型化、數字化、智能化、多功能化、系統(tǒng)化、網絡化。它是實現自動檢測和自動控制的首要環(huán)節(jié)。傳感器的存在和發(fā)展，讓物體有了觸覺、味覺和嗅覺等感官，讓物體慢慢變得活了起來。通常根據其基本感知功能分為熱敏元件、光敏元件、氣敏元件、力敏元件、磁敏元件、濕敏元件、聲敏元件、放射線敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大類。

檢查下cvgoodfeaturestotrack()函數輸入格式是否正確：image ，eig_image ，temp_image；這三個格式分別是：uchar/f32，f32,f32不是格式問題，確保imga的取到圖像的前提下，修改后面參數“3,0,04”為“3,1,0.04”試試

5，角點檢測的簡介

角點檢測算法可歸納為3類：基于灰度圖像的角點檢測、基于二值圖像的角點檢測、基于輪廓曲線的角點檢測。基于灰度圖像的角點檢測又可分為基于梯度、基于模板和基于模板梯度組合3類方法，其中基于模板的方法主要考慮像素領域點的灰度變化，即圖像亮度的變化，將與鄰點亮度對比足夠大的點定義為角點。常見的基于模板的角點檢測算法有Kitchen-Rosenfeld角點檢測算法，Harris角點檢測算法、KLT角點檢測算法及SUSAN角點檢測算法。和其他角點檢測算法相比，SUSAN角點檢測算法具有算法簡單、位置準確、抗噪聲能力強等特點。

6，角點檢測的幾種基本方法

也稱為特征點檢測。角點通常被定義為兩條邊的交點，更嚴格的說，角點的局部鄰域應該具有兩個不同區(qū)域的不同方向的邊界。而實際應用中，大多數所謂的角點檢測方法檢測的是擁有特定特征的圖像點，而不僅僅是“角點”。這些特征點在圖像中有具體的坐標，并具有某些數學特征，如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等?，F有的角點檢測算法并不是都十分的魯棒。很多方法都要求有大量的訓練集和冗余數據來防止或減少錯誤特征的出現。角點檢測方法的一個很重要的評價標準是其對多幅圖像中相同或相似特征的檢測能力，并且能夠應對光照變化、圖像旋轉等圖像變化。 Moravec角點檢測算法Moravec角點檢測算法是最早的角點檢測算法之一。該算法將角點定義為具有低“自相關性”的點。算法會檢測圖像的每一個像素，將像素周邊的一個鄰域作為一個patch，并檢測這個patch和周圍其他patch的相關性。這種相關性通過兩個patch間的平方差之和(SSD)來衡量，SSD值越小則相似性越高。如果像素位于平滑圖像區(qū)域內，周圍的patch都會非常相似。如果像素在邊緣上，則周圍的patch在與邊緣正交的方向上會有很大差異，在與邊緣平行的方向上則較為相似。而如果像素是各個方向上都有變化的特征點，則周圍所有的patch都不會很相似。Moravec會計算每個像素patch和周圍patch的SSD最小值作為強度值，取局部強度最大的點作為特征點。 Harris角點檢測算法Moravec角點檢測算法有幾個很明顯的缺陷：1，強度值的計算并不是各向同性的，只有離散的8個45度角方向被考慮。因為patch的評議比較最多只有8個方向；2，由于窗口是方形并且二元的，因此相應函數會有噪聲；3，對邊緣的相應太簡單，因為強度值盡取SSD的最小值；FAST角點檢測算法Smith 和 Brady在1997年提出了一種完全不同的角點提取方法，即“SUSAN (Smallest UnivalueSegment AssimilatingNucleus)”提取算子。SUSAN 提取算子的基本原理是，與每一圖像點相關的局部區(qū)域具有相同的亮度。如果某一窗口區(qū)域內的每一像元亮度值與該窗口中心的像元亮度值相同或相似，這一窗口區(qū)域將被稱之為“USAN”。計算圖像每一像元的“USAN”，為我們提供了是否有邊緣的方法。位于邊緣上的像元的“USAN”較小，位于角點上的像元的“USAN”更小。因此，我們僅需尋找最小的“USAN”，就可確定角點。該方法由于不需要計算圖像灰度差，因此，具有很強的抗噪聲的能力。Edward Rosten and TomDrummond 在2006年提出了一種簡單快速的角點探測算法，該算法檢測的角點定義為在像素點的周圍鄰域內有足夠多的像素點與該點處于不同的區(qū)域。應用到灰度圖像中，即有足夠多的像素點的灰度值大于該點的灰度值或者小于該點的灰度值?？紤]下圖中p點附近半徑為3的圓環(huán)上的16個點，一個思路是若其中有連續(xù)的12個點的灰度值與p點的灰度值差別超過某一閾值，則可以認為p點為角點。這一思路可以使用機器學習的方法進行加速。對同一類圖像，例如同一場景的圖像，可以在16個方向上進行訓練，得到一棵決策樹，從而在判定某一像素點是否為角點時，不再需要對所有方向進行檢測，而只需要按照決策樹指定的方向進行2-3次判定即可確定該點是否為角點。

目前的角點檢測算法可歸納為3類：基于灰度圖像的角點檢測、基于二值圖像的角點檢測、基于輪廓曲線的角點檢測。基于灰度圖像的角點檢測又可分為基于梯度、基于模板和基于模板梯度組合3類方法，其中基于模板的方法主要考慮像素領域點的灰度變化，即圖像亮度的變化，將與鄰點亮度對比足夠大的點定義為角點。常見的基于模板的角點檢測算法有kitchen-rosenfeld角點檢測算法，harris角點檢測算法、klt角點檢測算法及susan角點檢測算法。和其他角點檢測算法相比，susan角點檢測算法具有算法簡單、位置準確、抗噪聲能力強等特點。

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角點檢測，matlab角點檢測方法

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