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2张相似的图,已经找出了角点,怎么进行角点匹配?
Viskag
2010-11-12 03:02:56
A,B两图相似但不一样,假设A图中有3个角点a1,a2,a3, B图中也有3个角点b1,b2,b3,
假设我们已经确定{a1,a2,a3}和{b1,b2,b3}都对应同样的3个点,但是怎么知道这3对点是如何匹配的?
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2张相似的图,已经找出了角点,怎么进行角点匹配?
A,B两图相似但不一样,假设A图中有3个角点a1,a2,a3, B图中也有3个角点b1,b2,b3, 假设我们已经确定{a1,a2,a3}和{b1,b2,b3}都对应同样的3个点,但是怎么知道这3对点是如何匹配的?
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Viskag
2010-11-16
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约束条件只有2张图大致相同,但不完全一样(左右2个摄像机对同一建筑照相,相差一个较小角度),2张图角点分布也是大致一样
[Quote=引用 5 楼 bourbaki 的回复:]
有约束条件吗
[/Quote]
bourbaki
2010-11-16
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有约束条件吗
Viskag
2010-11-16
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还有就是,万一不是3!种可能,而是n!种,岂不要很久才能估出来
Viskag
2010-11-16
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(p1 p2 p3)(bx)
(ax, ay, 0)=(p4 p5 p6) (by) )
(p7 p8 p9) (0)
这个是什么?看不明白
///////////////////////////
CCT000
2010-11-16
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woyeshihuiyuanl
Viskag
2010-11-16
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嗯,按距离来推测匹配关系好像也可以
[Quote=引用 7 楼 bourbaki 的回复:]
恩,有点奇怪,就你说的情况来看,角度比较小,又假设左右图的3个点对应的是相同的3个点,那么把左右图的的点对点求个距离,最短的匹配不就可以了
[/Quote]
bourbaki
2010-11-16
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恩,有点奇怪,就你说的情况来看,角度比较小,又假设左右图的3个点对应的是相同的3个点,那么把左右图的的点对点求个距离,最短的匹配不就可以了
sweeping
2010-11-14
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3个点有3!=6种可能。对每种可能,
计算出它们之间的对应关系。
然后将这个对应关系应用到另外一个点,
例如,A图中3个点的中心,
计算这个点的对应点与实际对应点的差别,
选择差别最小的。
(p1 p2 p3)(bx)
(ax, ay, 0)=(p4 p5 p6) (by) )
(p7 p8 p9) (0)
将3对对应点对应带入上面,解方程,计算参数Pi的值.
pi就是对应关系.
可以假设一些pi=0(例如,i=3,6,7,8)
Viskag
2010-11-12
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如何知道是那种对应关系:
1:a1=b1,a2=b2,a3=b3
2: a1=b1,a2=b3,a3=b2
3: a1=b2,a2=b1,a3=b3
4: a1=b2,a2=b3,a3=b1
5: a1=b3,a2=b1,a3=b2
6: a1=b3,a2=b2,a3=b1
Harris
角点
检测(Harris Corner Detection)(OpenCV实现)
匹配
问题 Harris
角点
检测是Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出的。主要用于运动
图
像的追踪。当时的普遍想法是利用边缘
进行
追踪,但是当相机或物体运动时你不知道朝哪个方向,相机的几何变换也是未知的,所以边缘
匹配
很难达到预期的效果。即使是当时最优秀的边缘检测算子Canny算子,它的边缘检测也依赖于阈值的选取。所以Harris等人放弃了
匹配
边缘,转而寻找一些特殊的点来...
角点
检测详细总结及代码示例
角点
检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得
图
像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、
图
像
匹配
、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。 一、
角点
(corner)
角点
通常被定义为两条边的交点,或者说,
角点
的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。更严格的说,
角点
的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。而实际应用中,...
Susan
角点
检测python实现 (边缘检测、
角点
检测、重心计算、非极大值抑制)
黄宁然——看过你看过的算法:susan Susan
角点
检测python实现(边缘检测、
角点
检测、重心计算、非极大值抑制)
Matlab特征点(
角点
)
匹配
,基于SSD
SSD介绍参考:https://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/47759579 Matlab代码实现: 注:img1,img2为参与特征
匹配
的
图
像,corners1,corners2分别为img1,img2上的
角点
(特征点) function [count,matched]=match(img1,img2,corners1,corners2) img1=im2double(img1);img2=im2double(img2); if size(img1
OpenCV ——
角点
检测之 Harris
角点
检测、Shi-Tomasi
角点
检测、FAST
角点
检测
Harris
角点
检测实现原理OpenCV 函数优化GFTT 在
图
像处理和计算机视觉领域,兴趣点(inter points),也被称作关键点(key points)、特征点(feature points)。它被大量用于解决物体识别、
图
像识别、
图
像
匹配
、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅
图
,而是选择某些特殊的点,然后对它们
进行
局部有的放矢地分析。如果能检测到足够多的这种点,同时它们的区分度很高,并且可以精确定位稳定的特征,那么这个方法就具有实用价值。
图
像特征类型可以被分为如下三种: 边缘
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