一、基础 最初由Rosten和Drummond [Rosten06]提出的FAST(加速段测试的特征)特征检测算法是基于将点P与其包围圆内的点集的直接比较的思想。 基本思想是,如果附近的几个点与P类似,那么P将成为一个很好的关键点。点P是FAST算法的关键点候选者。 影响P分类的点的圈 ...
FAST, 年提出并在 年稍作修改后发表,若某像素与其周围邻域内足够多的像素点相差较大,则该像素可能是角点。 函数 Ptr lt FastFeatureDetector gt create int threshold ,bool nonmaxSuppression true,int type FastFeatureDetector::TYPE 参数 原理链接 threshold 阈值 nonmax ...
2020-03-12 16:18 0 1127 推荐指数:
一、基础 最初由Rosten和Drummond [Rosten06]提出的FAST(加速段测试的特征)特征检测算法是基于将点P与其包围圆内的点集的直接比较的思想。 基本思想是,如果附近的几个点与P类似,那么P将成为一个很好的关键点。点P是FAST算法的关键点候选者。 影响P分类的点的圈 ...
1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测,视觉 ...
上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常优秀(有较强的不变性),但是时间消耗依然很大,而在一个系统中,特征提取仅仅是一部分,还要进行诸如配准、提纯、融合等后续算法。这使得实时性不好,降系了统性能。 Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究,于2006年在 ...
一、Fast算法 1、基本原理 Fast特征点检测feature2D原理是在圆周上按顺时针方向从1到16的顺序对圆周像素点进行编号。如果在圆周上有N个连续的像素的亮度都比圆心像素的亮度Ip加上阈值t还要亮,或者比圆心像素的亮度减去阈值还要暗,则圆心像素被称为角点。 算法核心:利用周围像素比较 ...
Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面 ...
算法思想:如果一个像素与它邻域的像素差别较大(过亮或过暗) , 那它更可能是角点。 算法步骤: 1.上图所示,一个以像素p为中心,半径为3的圆上,有16个像素点(p1、p2、...、p16)。 2.定义一个阈值。计算p1、p9与中心p的像素差,若它们绝对值都小于阈值,则p点不可能是特征点 ...
一 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候,人们对于特征的认识也越来越深入,近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法,在众多的特征提取算法中,不乏涌现出佼佼者。 从最早期的Moravec,到Harris,再到SIFT、SUSAN ...
AKAZE是KAZE的加速版,sift,surf等特征都是通过高斯核进行线性尺度空间进行特征检测的,相同尺度下每个点的变换是一样的,由于高斯函数是低通滤波函数,会平滑图像边缘,以至图像损失掉许多细节信息。针对这一问题,作者提出了一种基于非线性尺度空间的特征点检测方法,该非线性尺度空间保证了图像边缘 ...