forstner算子特征点提取(1)计算数据的方差是否大于一定阈值（3.0），否则不存在兴趣点计算像素的和dSumPixel，像素的平方和dSquareSumPixel方差dVar计算公式：Var(X)=E(X^2)-(E(X)^2)(2)逐像素计算灰度差（四个灰度差值的第二大值）是否大于一定阈值，满足要求选定为可能的兴趣点定义兴趣点的标记bool *bFlags = new bool[iPixelCount];设定阈值为 doubledGrayThreshold = dVar/6.0;(3）逐像素计算在一定窗口内（5×5）的圆度pq值，兴趣值pw值。计算根据该像素所在窗口元素组成的协方差矩阵获取，如下所示公式。pq的阈值选定为0.625，大于该阈值选为待定点；pw的阈值选定为所有的待定点pw值的平均值，大于该阈值继续保留为待定点。(4)判断待定点是否为极值点，即在其周围像素中是否有待定点且pw值大于该像素，如果存在则该点非极值点。(5)如果提取的兴趣点数目大于限制的最大点数，按照pw兴趣值排序，获取兴趣值较大的点。
2022-05-17 15:11:19
1KB
基于SURF特征点提取的图像配准仿真，matlab2021a测试，可以对存在角度倾斜的图片进行配准。
I1=im2double(imread('TestImages/lena1.png'));
I2=im2double(imread('TestImages/lena2.png'));
% Get the Key Points
Options.upright=true;
Options.tresh=0.0001;
Ipts1=OpenSurf(I1,Options);
Ipts2=OpenSurf(I2,Options);
% Put the landmark descriptors in a matrix
D1 = reshape([Ipts1.descriptor],64,[]);
D2 = reshape([Ipts2.descriptor],64,[]);
2022-04-30 09:09:10
147.19MB
基于SURF特征点提取通过GTM去除错误匹配点最后进行图像配准，matlab2021a测试
2022-04-19 13:08:52
754KB
针对轮廓曲线的多边形近似和特征点提取，提出了多边形逼近误差和局部最小误差逼近特征点的定义和相应的实现算法。该特征点对轮廓曲线进行树状递归划分，并最大限度地减小逼近误差。使得在给定特征点数目情况下，多边形逼近误差为最小．在给定逼近误差的情况下，特征点数目为最少。对于轮廓线的特征提取、优化多边形逼近、压缩表示具有一定的意义。
2022-04-11 08:22:35
229KB
1
stasm 基于ASM算法的人脸特征点提取
VC++6.0 + openCV1.0 本人亲测是好用的。运行时带上参数
可以实现人脸68个特征点的提取
2022-03-13 09:22:51
9.62MB
1