一文搞定opencv中常见的关键点检测算法(附代码)

发布网友发布时间：2024-09-08 22:34

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热心网友时间：2024-10-15 04:28

角点检测在计算机视觉中扮演着关键角色，用于识别图像特征，如运动检测、图像匹配等。本文将深入探讨OpenCV中几种常见的角点检测算法：Harris角点、Shi-Tomas角点、亚像素级别优化、FAST和ORB特征点检测。

1. Harris角点检测

Harris检测原理是基于梯度协方差矩阵，通过计算评价系数R来判断角点。然而，该方法受自定义常数k影响较大，Shi-Tomas算法对此有所改进。

2. Shi-Tomas角点检测

Shi-Tomas通过选取特征向量中的较小值作为评价标准，提高了检测精度。它更适用于边缘区域角点的识别。

3. 亚像素级别优化

为获得更精确的角点位置，通过向量与梯度积的和来优化检测到的整数坐标。

4. FAST角点检测

FAST以快速计算和低资源消耗见长，适合嵌入式设备，但精度相对较低。

5. ORB特征点检测

ORB结合了FAST的快速和BRIEF描述子的旋转不变性，提高了鲁棒性。

最后，SIFT和SURF等专利算法虽然强大，但在OpenCV中使用需额外配置。更多详情可自行查阅相关资料。