特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。
角点检测 是由Opencv的cornerHarris函数实现，其他函数参数说明如下：
cv2.cornerHarris(src=gray, blockSize=9, ksize=23, k=0.04)
# cornerHarris参数：
# src - 数据类型为 float32 的输入图像。
# blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小。
# ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小
# k - Harris 角点检测方程中的自由
2021-12-30 19:45:19
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摘要：
使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。
准备：
首先，准备好几个库：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
注：使用的是opencv中的SIFT算法，由于涉及到专利，有
2021-11-06 16:38:46
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使用相拉伸变换的图像特征检测
相位拉伸变换（PST）是在图像中查找特征的运算符。 PST将强度图像I作为其输入，并返回大小与I相同的二进制图像，其中1表示函数在I处发现尖锐的过渡，而0表示在其他位置处的急剧过渡。 PST功能还能够以灰度级（即没有阈值）返回检测到的特征。
在PST中，首先先通过平滑滤波器对图像进行滤波，然后再应用PST相位内核描述的非线性频率相关相位。 变换的输出是空间域中的相位。 主要步骤是通常在频域中应用的2-D相位函数（PST相位内核）。 施加到图像的相位量取决于频率，而施加到图像的较高频率特征的相位量也更多。 由于尖锐的过渡（例如边缘和拐角）包含更高的频率，因此PST
2021-05-08 20:23:07
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主要介绍了Python使用Opencv实现图像特征检测与匹配的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-04-20 14:36:54
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