Shi-Tomasi角点检测

最新推荐文章于 2025-07-01 17:23:02 发布
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本文介绍了Shi-Tomasi角点检测方法，它通过计算图像像素块的协方差矩阵的最小特征值来识别角点。在Harris角点检测基础上，Shi-Tomasi使用最小特征值作为评估标准。文章提供了实例展示和OpenCV库的相关API用法。

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官网教程

理论介绍

  • 在Harris角点检测的介绍时候得到协方差矩阵 M M M,它的特征值： λ 1 , λ 2 \lambda_1 ,\lambda_2 λ1​,λ2​

Harris打分函数： R = d e t ( M ) − k ( T r a c e ( M ) ) 2 R=det(M)-k(Trace(M))^2 R=det(M)−k(Trace(M))2
d e t ( M ) = λ 1 λ 2 det(M)=\lambda_1\lambda_2 det(M)=

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opencv学习笔记二十六：Shi-Tomasi 角点检测
qq_24946843的博客
09-10 1138
Shi-Tomasi 算法是Harris 算法的改进。Harris 算法最原始的定义是将黑塞矩阵 M=  的行列式值与 M 的迹相减，再将差值同预先给定的阈值进行比较。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法，若两个特征值中较小的一个大于最小阈值，则会得到强角点。二者原理一模一样，只是计算角点量的方式不一样。 Harris计算角点量方式： R =  ,K通常取0.04~0.06； Shi-...
（三）Shi-Tomasi角点检测
qq_23123181的博客
01-25 1957
与Harris角点检测的不同在于在使用矩阵特征值计算角度响应的时候，Shi-Tomasi角点检测时候计算角点响应时使用的公式为：，函数：cv2.goodFeaturesToTrack().
【OpenCV基础】第三十三课：Shi-Tomasi角点检测
qq_34222839的博客
07-01 581
Shi-Tomasi角点检测和Rminλ1​λ2​。
Shi-Tomasi 角点检测
jjddss的专栏
06-22 1340
上一节我们学习了 Harris 角点检测，后来 1994 年，J.Shi 和 C.Tomasi在他们的文章《Good_Features_to_Track》中对这个算法做了一个小小的修改，并得到了更好的结果。我们知道 Harris 角点检测的打分公式为： R = λ1λ2 − k (λ1 + λ2)^2 但 Shi-Tomasi 使用的打分函数为： R = min (λ1, λ2) 如果打分
基于Shi-Tomasi角点检测和KLT算法的双目图像三维重建matlab仿真,包括程序,程序中文注释,仿真操作步骤
09-17
Shi-Tomasi角点检测算法是一种用于在图像中识别具有独特性的点的算法，这些点通常称为“角点”或者“特征点”。角点是指那些在不同方向上都有显著变化的图像区域中的点。Shi-Tomasi算法基于这样的假设：如果一个点在...
Shi-tomasi角点检测，python实现及基于opencv实现，（角点检测、非极大值抑制）
07-07
**图像处理中的Shi-Tomasi角点检测** 在计算机视觉和图像处理领域，角点检测是一项关键的技术，用于识别图像中的特征点，这些点在尺度变化、旋转或光照变化下保持不变，使得它们成为图像匹配、物体识别和跟踪的理想...
Shi-Tomasi角点检测算法示例
10-29
Shi-Tomasi角点检测算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的图像处理技术，主要目的是在图像中找出那些显著且稳定的特征点，即角点。这些角点在图像变换下保持相对稳定，因此在图像匹配、物体识别、3D重建等任务中具有...
C++OpenCV3源代码Shi-Tomasi角点检测
04-28
Shi-Tomasi角点检测算法是由Jianbo Shi和Carsten Tomasi提出的，该算法因其简单高效，在计算机视觉应用中非常广泛。本篇文章将详细介绍如何使用C++与OpenCV 3来实现Shi-Tomasi角点检测，并提供具体的源代码。 #### ...
基于Shi-Tomasi角点检测和KLT算法的双目图像三维重建Matlab仿真 包括程序 程序中文注释 仿真操作步骤
最新发布
08-04
Shi-Tomasi角点检测算法是一种用于在图像中识别具有独特性的点的算法，这些点通常称为“角点”或者“特征点”。角点是指那些在不同方向上都有显著变化的图像区域中的点。Shi-Tomasi算法基于这样的假设：如果一个点在...
Harris及ShiTomas角点检测
07-31
角点检测：Harris角点及Shi-Tomasi角点检测 参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/7805206
《opencv学习》Shi-Tomasi 角点检测
qq_29367075的博客
03-27 5964
Shi-Tomasi 角点检测 和 Harris 角点检测的很多步骤都是一样的。 Harris 角点检测最后会得到一个相似度函数C，这个函数是一个对称矩阵M，可以将对称矩阵分解得到一个P的逆乘以特征值矩阵乘以P的形式（P是特征向量矩阵，正交的）。 对于一个角点来说， 随着位置的稍微移动，基本上相似度函数都会变化非常大。 如果固定函数E的值，那么后面的式子就是一个椭圆方程。而且M也是个定值，那么就是位置变化量(u, v)才是变化量，也就是说，在某个方向上，移动多少距离，C值就会变多少。移动相同位置，变化的越快
OpenCV-Python——第25章：Shi-Tomasi 角点检测
YukinoAI的博客
03-23 718
目录 0 原理 1 举例 0 原理 上一章我们学习了 Harris 角点检测，后来 1994 年，J.Shi 和 C.Tomasi在他们的文章《Good_Features_to_Track》中对这个算法做了一个小小的修改，并得到了更好的结果。我们知道 Harris 角点检测的打分公式为： 但 Shi-Tomasi 使用的打分函数为： 如果打分超过阈值，我们就认为它是一个角点...
OpenCV图像特征提取学习二，Shi-Tomasi 角点检测算法
weixin_44651073的博客
09-15 2540
Shi-Tomasi 角点检测算法 goodFeaturesToTrack（）
Moravec、Harris、Nobel、Shi-Tomasi角点检测
05-31 2036
基本思想：          (a) 平坦区域                          (b)边缘区域                      (c)角点区域 算法的基本思想是： (1)如果图片在窗口附近变化平坦，窗口所有方向上的移动只会引起窗口内对应像素灰度值微小的变化，如图a所示。 (2)如果窗口位于图像边缘上，那么顺着边缘方向上的移动引起上述值微小的变化，垂直于边缘方
萌新学习手册：Shi-Tomasi角点检测
pbihao的博客
09-30 1180
自学对象：https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/52551637 Shi-Tomas是对Harris算法的一种改进,效率也得到了大幅的改进。 首先介绍API void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners, ...
python opencv入门 Shi-Tomasi 角点检测和适合图像追踪的特征（32）
@fei
09-20 3267
内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： Shi-Tomasi 角点检测方法 函数cv2.goodFeatureToTrack()原理： 在harris角点检测的方法中，对角点判断的打分公式为 R=λ1λ2−k(λ1+λ2)2R=\lambda_1\lambda_2-k(\lambda_1+\lambda_2)^2（λ\lambda的含义见此http://b
opencv用shi-Tomasi角点检测实现目标追踪
xiexu911的博客
05-15 4568
本篇博客主要介绍一下基于shi-tomasi角点检测的追踪算法。应用场景是摄像头固定物体移动的情况下。首先我们来介绍一下角点：特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分，这需要寻找图像之间的特征建立对应关系。点，也就是图像中的特殊位置，是很常用的一类特征，点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature)，或“兴趣点”(interest point)，...
深入解析Harris与Shi-Tomasi角点检测技术
Harris角点检测与Shi-Tomasi角点检测是计算机视觉和图像处理领域中用于识别图像中角点的关键技术。在详细介绍这两种算法之前，先要了解什么是角点以及为什么需要检测它们。 ### 角点的定义与作用 角点是指图像中...
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