OpenCV之特征点匹配

特征点选取

特征点探测方法有goodFeaturesToTrack(),cornerHarris()和SURF()。一般使用goodFeaturesToTrack()就能获得很好的特征点。goodFeaturesToTrack()定义:

复制代码
void goodFeaturesToTrack( InputArray image, 
                          OutputArray corners,
                          int maxCorners, 
                          double qualityLevel, 
                          double minDistance,
                          InputArray mask = noArray(), 
                          int blockSize = 3,
                          bool useHarrisDetector = false, 
                          double k = 0.04 );

image:源图像;

corners:检测到的特征点位置;

maxcorner:为返回的特征点个数设置上限。

qualityLevel:反映出一个角形特征在它之前的强度,设置较低的值会返回更多的点;

minDistance:特征点之间的最小距离;

mask:如果mask(i,j)=0,那么不考虑像素p(i,j);

blockSize:一个用于计算的像素周围的大小

useHarrisDetector:是否使用原来的哈里斯角探测器或一个最小特征值准则。

k:哈里斯角探测器的一个自由参数。

特征点跟踪

特征点跟踪使用光流算法:利用OpenCV光流算法实现视频特征点跟踪_视图猿人的博客-CSDN博客

为了进一步提高跟踪的准确度,采用正向和反向两次光流跟踪:

对于特征点P(i,j),其正向光流算法计算出的位置为D(x,y);

对D(x,y)点再次使用光流算法,得到位置Q(m,n);

如果P==Q,也就是两个位置相同,那么就留下特征点P

相关推荐
智慧化智能化数字化方案5 分钟前
69页全面预算管理体系的框架与落地【附全文阅读】
大数据·人工智能·全面预算管理·智慧财务·智慧预算
PyAIExplorer8 分钟前
图像旋转:从原理到 OpenCV 实践
人工智能·opencv·计算机视觉
Wilber的技术分享17 分钟前
【机器学习实战笔记 14】集成学习:XGBoost算法(一) 原理简介与快速应用
人工智能·笔记·算法·随机森林·机器学习·集成学习·xgboost
198922 分钟前
【零基础学AI】第26讲:循环神经网络(RNN)与LSTM - 文本生成
人工智能·python·rnn·神经网络·机器学习·tensorflow·lstm
burg_xun37 分钟前
【Vibe Coding 实战】我如何用 AI 把一张草图变成了能跑的应用
人工智能
酌沧1 小时前
AI做美观PPT:3步流程+工具测评+避坑指南
人工智能·powerpoint
狂师1 小时前
啥是AI Agent!2025年值得推荐入坑AI Agent的五大工具框架!(新手科普篇)
人工智能·后端·程序员
星辰大海的精灵1 小时前
使用Docker和Kubernetes部署机器学习模型
人工智能·后端·架构
victory04311 小时前
SpiceMix enables integrative single-cell spatial modeling of cell identity 文章解读
人工智能·深度学习
新智元1 小时前
半数清华,8 位华人 AI 天团集体投奔 Meta!奥特曼:砸钱抢人不如培养死忠
人工智能·openai