OpenCV系列学习之(四)

简介: OpenCV系列学习之(四)

一、图像特征

1、Harris角点检测

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数学原理如下

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其中,w(u,v)是权重。为了化简,先泰勒展开

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近似化简

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把矩阵对角化成为只有特征值x1,x2。当x1、x2都比较大时,则椭圆也比较大。

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R=x1x2-a*(x1+x2)

当R>0时,为角点,R≈0时,为平坦区;R<0时,为边界点。

算法实现

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img=cv2.imread('chessboard.jpg')
print('imgage.shape',img.shape)
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray=np.float32(gray)#输入图像必须是 float32 ,最后一个参数在 0.04 到 0.05 之间dst=cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
print('dst,shape',dst.shape)
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
cv2.imshow('dst',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二、图像特征sift(scale inVariant Feature transform)

1、图像尺度空间

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关键点精确定位

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运用泰勒展开对离散的店进行拟合,最后得到下面点的精确定位的公式。一般书上都是写下面的公式。

b02db740dbfde271cf29a02406371217.jpg

用高斯滤波可能会增加一些边界,所以要消除边界响应。

eaab12870e4f39aedea58dfe387e092e.jpg

727556ea4c4dcafe99b4f3d4394f8e86.jpg

生成特征描述。一般有个很多个方向,只需要统计8个方向,每个方向45°。

09a5d02a3ad48f0ddbd29c1dd3fbf4a6.jpg

然后进行旋转操作即预处理操作

727556ea4c4dcafe99b4f3d4394f8e86.jpg

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455e0bbac32c97299e2df19ec1fe3685.jpg

sift算法实现

由于OpenCV3.5之后这个函数有专利保护,所以以后的OpenCV版本都不能用这个函数了。要用的话建议安装opencv3.4.15

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