FAST (全称Features from accelerated segment test)是一种用于角点检测的算法,该算法的原理是取图像中检测点,以该点为圆心的周围邻域内像素点判断检测点是否为角点,通俗的讲就是若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同,则认为其为角点。查看全文>>
meanshift原理:一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束。查看全文>>
数组在进行矢量化运算时,要求数组的形状是相等的。当形状不相等的数组执行算术运算的时候,就会出现广播机制,该机制会对数组进行扩展,使数组的shape属性值一样,这样,就可以进行矢量化运算了。下面通过一个例子进行说明:查看全文>>
SIFT (Scale-invariant feature transform)。它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。查看全文>>
Shi-Tomasi算法是对Harris角点检测算法的改进,一般会比Harris算法得到更好的角点。Harris 算法的角点响应函数是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减,利用差值判断是否为角点。查看全文>>
Harris角点检测的思想是通过图像的局部的小窗口观察图像,角点的特征是窗口沿任意方向移动都会导致图像灰度的明显变化查看全文>>