角点检测数据集网站

最新推荐文章于 2025-03-21 08:15:00 发布
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CPDA数据集提供了一个宝贵的资源，用于研究和分析。该链接指向Monash大学的一个页面，包含有关数据集的详细信息。这个数据集可能涵盖多个领域的数据，对于数据科学家和分析师来说是一个宝贵的实践平台。

更新ing
CPDA数据集：
https://users.monash.edu.au/~mawrangj/

图像角点检测
吴建明wujianming_110117
05-09 877
图像角点检测 一．关于角点的具体描述可以有几种： （1）、一阶导数(即灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点； （2）、两条及两条以上边缘的交点； （3）、图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点； （4）、角点处的一阶导数最大，二阶导数为零，指示物体边缘变化不连续的方向。 二．近年来提出的角点检测方法大多是基于灰度图像的角点检测。主要分三类： （1）基于边缘特征的角点检测。主要分三个步骤：首先，对图像进行预分割；然后对预分割后得到的图像中边界轮廓点进行顺序编码，得到边缘轮廓链码；最后，根据边缘轮廓链码对图
harris角点检测_角点检测shitomas
weixin_39851918的博客
11-30 228
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达本文由知乎作者lowkeyway授权转载，不得擅自二次转载。原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87745981如果真真得跑过Harris，你肯定会有这样的抱怨：太**的慢了。是的，J.Shi和C.Tomasi也是这么想的，所以，他们俩1994年在其论文“Good Features to Track”中...
基于KITTI数据集的无人驾驶感知与传感器融合实现—（7）— Shi-Tomasi 角点检测&FAST角点检测
qq_40374812的博客
05-19 584
基于KITTI数据集的无人驾驶感知与传感器融合实现—（7）— FAST角点检测 & Shi-Tomasi 角点检测学习前言一、 Shi-Tomasi 角点检测 & FAST角点检测 1、Shi-Tomasi 角点检测  2、FAST角点检测二、主要API介绍  1、```corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance[, corners[, mask[, blockSize[, us
图像处理案例三之（1）角点检测harris
12-04
import cv2 as cv import numpy as np """"" cv2.cornerHarris() 可以用来进行角点检测。参数如下： • img - 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参数，取值参数为 [0,04，0.06] """"" src_inital = cv.imread("E:/opencv/picture/building.jpg") src = cv.cvtColor(src_inital,cv.COLOR_BGR2GRAY) src = np.float32(src) dst = cv.cornerHarris(src,3,3,0.04) #R值是由det(M)-K(trace(M))*(trace(M)),当该点是角点时，该点所对应的R值就会很大，通过设置对R的阈值，就可以筛选得到角点 #这里的dst就是R值构成的灰度图像,灰度图像坐标会与原图像对应,Ｒ值就是角点分数,当Ｒ值很大的时候　就可以认为这个点是一个角点 print(dst.shape) src_inital[dst>0.08*dst.max()]=[0,0,255] """"" src_inital[dst>0.08*dst.max()]=[0,0,255] 这句话来分析一下 dst>0.08*dst.max()这么多返回是满足条件的dst索引值,根据索引值来设置这个点的颜色 这里是设定一个阈值　当大于这个阈值分数的都可以判定为角点 dst其实就是一个个角度分数R组成的,当λ1和λ2都很大，R 也很大,（λ1和λ2中的最小值都大于阈值）说明这个区域是角点。 那么这里为什么要大于0.08×dst.max()呢　注意了这里R是一个很大的值,我们选取里面最大的Ｒ,然后只要dst里面的值大于百分之八的Ｒ的最大值　 那么此时这个dst的Ｒ值也是很大的　可以判定他为角点，也不一定要0.08可以根据图像自己选取不过如果太小的话　可能会多圈出几个不同的角点 """"" cv.imshow("inital_window",src_inital) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 目标： 理解Harris角点检测的概念 使用函数cv2.cornerHarris()，cv2.cornerSubPix() 原理： Harris 角点检测的方法大概原理就是建立一个窗口区域，然后以当前窗口为中心向各个方向进行偏移。 如上图所示，第一个窗口向各个方向偏移的时候，像素值没有变化，因为窗口偏移的时候没有遇到任何边缘信息。 第二个图，窗口当中有一个直线（即block是在边缘上），如果当前窗口进行上下的移动，也没有像素值发生变化（在其他方向上灰度值也会变化）。 第三个图，窗口覆盖了一个“拐角”，如果窗口进行偏移，任何方向上都会有像素变化。 所以，第三张图片判断为检测到角点。 判断特征点是否为角点的依据：R只与M值有关，R为大数值正数时特征点为角点，R为大数值负数时为边缘，R为小数值时为平坦区 寻找R位于一定阈值之上的局部最大值，去除伪角点。 方向导数IxIx和IyIy可以使用cv2.Sobel()函数得到 Harris角点检测的结果是灰度图，图中的值为角点检测的打分值。需要选取合适的阈值对结果进行二值化来检测角点。
Harris角点检测（1）
zizi7的专栏
11-30 1639
Harris角点检测算法
【OpenCV-系列2】11 角点及角点检测
qq_36926037的博客
10-18 2132
文章目录1 图像的特征（角点特征）2 角点检测2.1 Harris角点检测2.1.1 原理   学习目标：   理解图像的特征   知道图像的角点 1 图像的特征（角点特征）   AB的特征是平面：在图像中很难找到具体位置   CD的特征是边缘：在图像中同样很难找具体的位置   EF的特征是角点：很容易被找到   角点是图像很重要的特征，对图像图形的理解和分析有很重要的作用，角点在三维场景重建、运动估计，目标跟踪，目标识别，图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。 2 角点检测   学习目标：
托盘关键点检测数据集.zip
最新发布
07-26
数据集名称：托盘关键点检测数据集 图片数量： - 训练集：584张图片 - 验证集：95张图片 分类类别： - Pallet（托盘）：工业物流中用于货物堆叠和运输的标准载具。 标注格式： YOLO格式关键点标注（每行包含...
目标检测数据集：吸烟人群检测数据集
04-06
项目包含：吸烟人群检测数据集，数据保存按照文件夹保存，经测试，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 数据的标签为xml标注的边界框左上角、右下角信息。 共有2000+张图片和2000+个标签文件，为生活中自然...
无人机视角车辆目标检测数据集.zip
05-10
无人机视角车辆目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：无人机视角车辆目标检测数据集 数据规模： - 训练集：4,568张航拍图片 - 验证集：525张航拍图片 - 测试集：279张航拍图片 目标类别： - large-vehicle：卡车...
高空视角行人检测数据集.zip
05-09
数据集介绍：高空视角行人检测数据集 一、基础信息 数据集名称：高空视角行人检测数据集 数据规模： 训练集：2,977张航拍图片 验证集：1,023张航拍图片 总计：4,000张无人机航拍视角图片 分类类别： Person（行人）...
宫颈癌细胞病理目标检测数据集.zip
05-08
数据集介绍：宫颈癌细胞病理目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：宫颈癌细胞病理目标检测数据集 图片数量： - 训练集：1,016张图片 - 测试集：151张图片 分类类别： - Dyskeratotic（不典型角化细胞）：...
用于图像处理的特征点数据集
03-20
bark、bikes、boat等8类用于图像处理特征点识别的数据集。
图像处理——角点检测（Harris、Shi-Tomasi、亚像素检测）
fengye2two的专栏
01-21 1万+
首先感谢以下两位的博文帮助我的理解。 （1）lwzkiller            http://blog.youkuaiyun.com/lwzkiller/article/details/54633670 （2）青雲-吾道乐途   http://blog.youkuaiyun.com/qq_37059483/article/details/77852187 1. 何为角点？ 下
图像数据库
杨燕丹的博客
04-04 1976
本文转载自：图像数据库 ImageNet          ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。每年的ImageNet大赛更是魂萦梦牵着国内外各个名校和大型IT公司以及网络巨头的心。图像如下图所示，需
VSLAM fast Tomas角点检测
David_BY的博客
08-08 459
vslam前端角点检测对比
常用的公共数据集（一）
yh的博客
03-22 3万+
CVonline：图像数据库 这是一个整理的图像和视频数据库列表，这些数据库对计算机视觉研究和算法评估很有用。（Google直接翻译的，希望对大家有帮助） 原文链接：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm#action 目录 一、行动数据库 ...
目标检测打卡营上：VOC/COCO数据集、评测指标&Faster R-CNN等两阶段检测算法
qq_56591814的博客
07-18 5792
本文介绍了： 1. 目标检测基本概念、评测指标 2.voc/coco数据集 3.R-CNN/Fast-RCNN/Faster- RCNN模型 4. FPN检测算法 5. Cascade-RCNN检测算法 6. Libra R-CNN检测
计算机视觉算法实战——关键点检测
m0_65481401的博客
03-21 1442
关键点检测（Keypoint Detection）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，旨在从图像或视频中检测出具有特定语义信息的关键点。这些关键点通常代表了物体的特定部位或特征，例如人体的关节、面部特征点、车辆的轮子等。关键点检测在姿态估计、动作识别、目标跟踪、三维重建等任务中具有广泛的应用。 随着深度学习技术的快速发展，关键点检测的精度和鲁棒性得到了显著提升。本文将详细介绍关键点检测的相关算法、数据集、代码实现以及未来的研究方向。
Harris角点检测原理详解
热门推荐
lwzkiller的专栏
01-20 10万+
关于角点的应用在图像处理上的应用也比较广泛，比如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机标定等。网上也有很多博客对Harris角点检测原理进行描述，但基本上只是描述了算法流程，而其中有关细节并未作出解释，这里我想对有些地方做出解释，如有不对，还请指正。 1. 首先，何为角点？ 下面有两副不同视角的图像，通过找出对应的角点进行匹配。 再看下图所示，放大图像的两处角点区域： 我们
掌握OpenCV实现图像角点检测技术
基于OpenCV的图像角点检测技术...通过以上知识点的解释，可以看出基于OpenCV的图像角点检测不仅涉及到图像处理的算法层面，还要求开发者有良好的编程习惯和环境配置能力，以确保程序能够正确运行和高效地处理图像数据。
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