文章目录1、Harris角点检测1.1 基本概念1.2 数学表达2、实现与测试2.1 代码2.2 运行结果2.3 参数变化2.3.1 其他不变，改变k（此时sigma=3）2.3.2 其他不变，改变sigma（k=0.04）
1、Harris角点检测
1.1 基本概念
角点：窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化。
1.2 数学表达
将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v)：
那么，如何求解平移后的图像灰度I(x+u,y+v)，以及灰度变化E(u,v)呢？
将I(x+u, y+v)函数在(x, y)处泰勒展开，得：
则可求得灰度变化:
于是对于局部微小的移动量 [u,v
2021-12-16 18:50:57
2.08MB
1
matlab棋盘格角点检测代码逐步调整内窥镜照相机
这是用于在MATLAB中使用全光相机的工具箱。
功能包括棋盘角检测和全光（光场）摄像机的逐步校准。
安装和样本数据
请参阅“如何使用.ppt”以获取安装和使用说明。
样本数据
引用
如果您发现我们的代码有用，请引用我们的论文。
@article{
LiuXie,
Author
=
{Liu,
Qingsong
and
Xie,
Xiaofang
and
Zhang,
Xuanzhe
and
Tian,
Yu
and
Li,
Jun
and
Wang,
Yan
and
Xu,
Xiaojun},
Title
=
{Stepwise
calibration
of
plenoptic
cameras
based
on
corner
features
of
raw
images},
Journal
=
{Applied
Optics},
Volume
=
{59},
Number
=
{14},
Pages
=
{4209-4219},
Year
=
{2020}
}
2021-12-14 05:56:15
208KB
1
边缘检测：
1.Roberts算子
2.Prewitt算子
3.Sobel算子
4.Laplacian算子
5.Canny函数
代码如下：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread('lenna.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('origin', image)
h, w = image.shape # 获取图像的高度和宽度
# Roberts算子
kernelx = np.array([[-1, 0], [0, 1]], dt
2021-12-09 16:20:58
481KB
1
1. 使用 Canny 边缘检测器找到边缘图像。
2.从边缘图像中提取边缘（曲线）： 2a. 如果它们在一个范围内，则填充间隙并选择长边， 2b. 找到 T 形接头并将它们标记为 T 形角。 2c。 获取每个选定边 ${\Gamma}$ 的“状态”作为“循环”或“线”。
3. 使用小宽度高斯核平滑 ${\Gamma}$ 以去除量化噪声和琐碎的细节。 这种小规模的高斯平滑也提供了很好的角定位。
4. 在平滑曲线 ${\Gamma_s}$ 的每个点，按照 CPDA 技术使用三个不同长度的弦计算三个离散曲率。
5.在${\Gamma_s}$的每个点上找到三个归一化的曲率，然后将它们相乘得到曲率积。
6. 找到绝对曲率积的局部最大值作为候选角点，并通过与曲率阈值${T_h}$ 比较去除弱角点。
7. 计算上一步得到的每个候选角的角度，并与角度阈值${\delta}$ 进行比较以去除假
2021-12-05 18:05:30
7KB
1
Robust Image Corner Detection Based on the Chord-to-Point Distance Accumulation Technique 我的博客里面有关于这些方法的文章，欢迎相互交流。
2021-12-05 18:02:52
1.49MB
1
针对现阶段实现瞳孔精确定位算法过于繁琐的问题，提出一种由粗略到精确的瞳孔精确定位算法。首先用灰度积分算法粗略找出人眼部位在人脸上的大概位置，然后用Hough变换定位出人眼瞳孔中心的精确位置，接着用Harris角点检测算法对眼角点进行定位，最后通过瞳孔与眼角点的相互坐标定位出人眼瞳孔的精确位置。通过matlab对所提算法进行检验，证明了该算法是一种实现简单、定位精确的算法。
2021-12-02 11:16:37
1.04MB
1
图像处理python代码附带测试图片：角点检测corner_detection.py，边缘检测margin.py，轮廓检测contour_detection.py，ORB.py，SIFT.py，SURF.py，图像拼接stitching.py
2021-11-30 21:24:12
59.04MB
1
环境
pip install opencv-python==3.4.2.16
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16
理论
克里斯·哈里斯（Chris Harris）和迈克·史蒂芬斯（Mike Stephens）在1988年的论文《组合式拐角和边缘检测器》中做了一次尝试找到这些拐角的尝试，所以现在将其称为哈里斯拐角检测器。
函数：cv2.cornerHarris（），cv2.cornerSubPix（）
示例代码
import cv2
import numpy as np
filename = 'molecule.png'
img = cv2
2021-11-26 23:06:49
120KB
1