怎么做付款链接网站,广州翼讯资讯科技有限公司 网站,对做网站公司的疑问,网络营销思想的网站改版计划在许多应用中#xff0c;会运用到特征提取。
比如#xff0c;把下方两张图片缝合成一张图片。哪么从哪些地方开始缝合呢#xff1f;这些地方可以通过特征提取找到。 1、特征
图片上的特征点应该具有怎样的特性#xff1f;
a. 图片上的特征点不随图片的变化#xff08;平…在许多应用中会运用到特征提取。
比如把下方两张图片缝合成一张图片。哪么从哪些地方开始缝合呢这些地方可以通过特征提取找到。 1、特征
图片上的特征点应该具有怎样的特性
a. 图片上的特征点不随图片的变化平移旋转放大缩小等而改变
b. 图片上的特征点不随图片的亮度变化而改变 图片上什么样的区域能够看成是特征点? 平面边缘角
角因为小窗口在任意方向的移动都可以引起大的变化 2、Harris角点检测
2.1 原理推导
移动窗口W位移为u,v比较移动前后的像素变化 定义SSDsum of squared differences来量化这种变化变化越大越好。 泰勒展开 I(xu,yv) 如果u,v的值很小上式最后面的高阶项可以去掉。 所以 简化上式 如果把H看成一个椭圆椭圆方程如下图所示。 椭圆长短轴的长度由H的特征值来确定椭圆长短轴的方向由H的特征向量来确定。 平面边沿角H表示的椭圆都不一样。
对于平面H的特征值都很小接近于0
对于边沿H的特征值一大一小小的接近于0
对于角H的特征值都很大。
所以设定一个阈值当大于这个阈值时即可检测为角。 实例图如下图所示下图所示的看起来很小但比零大 直接求解比较费时还有一种方便的近视计算方法f的值非常接近与
Harris 算子 2.2 Harris角点检测总结
计算图片的梯度求H矩阵计算H矩阵的特征值设定一个阈值当大于这个阈值时即可检测为角非极大值抑制
实际上仅计算一个小的窗口W的效果不是特别好学者基于到中心点的距离给导数赋予不同的权重。
这些权重可以通过高斯滤波器实现。 基于以上改变Harris角点检测可以更新为
计算图片的梯度求H矩阵高斯滤波计算新H矩阵的特征值设定一个阈值当大于这个阈值时即可检测为角非极大值抑制
