原始图
角点检测
points = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10)
points = np.int0(points).reshape(-1,2)
for point in points:
x, y = point.ravel()
cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1)
连线
cv2.line(img, (0, y1), (1000, y1), (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8)
cv2.line(img, (0, y2), (100
2022-05-21 17:06:24
42KB
1
图像边缘检测,包括sobel,hough直线提取以及SUSAN角点提取+含代码操作演示视频
2022-05-20 14:06:38
2.52MB
关于角点检测算法Harris,Forstner经典算子在VC++中的实现,该方法对图象清晰的效果好，所以检测前最好进行锐化
2022-05-17 15:21:01
183KB
1
SUSAN 算法被修改为检测角点和排除边缘。文件包含一个函数、一个测试脚本和一个测试图像
2022-05-05 09:23:49
46KB
1
Harris角点提取并精确至亚像素级,采用标准相机标定图片进行测试_使用matlab2021a或者以上版本测试
2022-05-04 19:10:05
1.56MB
基于Harris角点检测、最小二乘拟合、RANSAC和HOG的图像拼接算法的matlab仿真，matlab2021a测试。
1.利用Harris角点检测算子找关键点
2.比较来自两幅不同图片的两组关键点，并且将它们匹配起来。
3.利用最小二乘法找到仿射变换矩阵将一幅图片上的点映射到另一幅图片上。
4.利用RANSAC算法估计一个更准确仿射变换矩阵。形成全景图片。
2022-04-30 09:09:09
21.98MB
由于是最简单最基础的角点检测算法，所以角点不太规则时检测会有误，适合初学者，本人也是初学者，共勉吧
2022-04-24 15:06:24
4KB
1