opencv角点检测_opencv角点检测怎么筛选

OpenCV标定程序 为什么图像总是找不到角点

根据不同的需求来进行不同的处理

有可能是你的pattern_size没有设置正确，注意pattern_size的值与你的棋盘的内角点数目息息相关，而内角点是指除去棋盘边缘的棋盘角点，祝你成功

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检查下cvgoodfeaturestotrack()函数输入格式是否正确：image

别人标定时，一般是怎么拍的图像你就怎么拍就好了。，eig_image

，temp_image；这三个格式分别是：uchar/f32，f32,f32

不是格式问题，确保imga的取到图像的前提下，修改后面参数“3,0,04”为“3,1,0.04”试试

android 全景图像拼接算法哪种方案

3.角点提纯。在提纯的时候，需要使用RANSAC提纯。OpenCV自带了一个函数，FindHomography，不但可以提纯，还可以计算出3x3的转换矩阵。这个转换矩阵十分重要。

首先介绍一下流程：

1.选图，两张图的重叠区域不能太小，我个人认为最少不少于15%，这样才能保证有足够的角点匹配。

2.角点检测。这一步OpenCV提供了很多种方法，譬如Harris角点检测，而监测出的角点用CvSeq存储，这是一个双向链表。

4.角点匹配。经过提纯后的角点，则需要匹配。

5.图像变换。这一步我曾经尝试三、常见的SIFT匹配代码过很多办法，选择了FindHomography输出的变换矩阵，这是一个变换矩阵。经过这个变换后的图像，可以直接拿来做拼接。

6.图象拼接。完成上面步骤之后，其实这一步很容易。

7.球面变换。这一步需要对坐标系进行转换，从平面坐标到球面坐标。

如何确定我们标定板的大小和拍摄时的摆放位置？

ratio=0. 6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；

照片清晰与否跟景深有关！与你是否标定相机无关。

莫非你要求得焦距？计算景深？

用A3或者A4图纸，弄个八、九、十来列，八、九、十来行的方块就能用了。

象棋盘上有8行8列，但是具体尺寸没有要求。

当然，标定板精度越高，角点提取精度越高，提取的角点数目越多，标定的结果越好。

标定板不放置在好了，到目前为止，扫描图像到文档提取鸟瞰图的过程实现完成了。遗留问题：拍摄平面内，你怎么提取角点呢？

只要能拍全标定板，镜头与标定板的距离没什么限制。

一般来说，拍五幅图像以上。用的图像越多，标定出来的结果越好。

这跟求标定结果时，选择的非线性优化方法有关。

什么是角点检测，角点检测能做什么？opencv的

第三步：转换图像：构建移动文档扫描器的一步是取代表文档大纲的四个点，并应解决方案：可以采用人工标注四个角点的方式来提取轮廓更为可靠。因为在实际应用场景往往是不规则的文档。下一节我们来探讨这个方案实现过程。用图转换来获得自顶向下的图像“鸟瞰图”。

openCV进阶之二：自动校准扫描图像生成鸟瞰图

具体到相机标定板要多大？角点多少个？没有一定的要求。

上一节介绍了如何openCV的转换方法的应用，并构建了一个基于给定四角点转换鸟瞰图的方法函数，这一节将继续这个运用，通过查找边缘的方法实现自动转换的功能。

实现步骤实际上很简单，只需要三步：

第二步：通过边缘查找文档轮廓并找到四个角点的坐标

第三步：使用转换函数完成图像转换

上一章节我们完成了transform.py模块的构建，我们将在接下来的涉及图像四角点处理的问题中均会使用到。打开你的python编辑器，创建一个新的文档，并命名为scan.py。

接下来就是步：边缘查找：

测试一下效果：

shell相机标定能让照片清晰？不可能！

虽然背景有点不干净但是文档的边缘还是很明显的，接下来我们想办法查找文档的边缘并生成轮廓。

第二步：寻找轮廓：

事实上，在构建文档扫描器时，有一个非常重要的前提：扫描仪只是在一张纸上扫描。一张纸被定为长方形，矩形有四条边。因此，我们可以创建一个简单的方法来帮助我们构建文档扫描器。我们设图像中的轮廓恰好有四个点，这就是我们要扫描的那张纸。这也是一个相当安全的设——当然，也可以人为的给定文档轮廓。

运行一下代码测试效果：shell中输入

正如您所看到的，我们已经成功地利用边缘检测图像找到了文档的轮廓(outline)，我的收据周围的绿色矩形显示了轮廓(outline)。，让我们进入步骤3，这将是用到four_point_transform函数。

我们将把两个参数传递给four_point_transform:个参数是我们从磁盘加载的原始图像(不是调整大小的图像)，第二个参数是表示文档的轮廓线，乘以调整大小的比例。

你可能会想，为什么要乘以调整后的比例? 我们乘以调整后的比例，因为我们进行了边缘检测，在调整后的高度=500像素的图像上发现了轮廓。但是，我们希望对原始图像进行扫描，而不是对调整大小的图像进行扫描，因此我们将轮廓点乘以调整大小的比例。

为了获得图像的黑白感觉，我们将扭曲后的图像转换为灰度图像，并应用自适应阈值。

好的，我们来运行一下效果：

shell

实际上这个程序还有不少地方需要你的改进，比如要求转换的文档本身是规则的四边形，拍摄时尽量放在对比度明显的桌面背景，这样做的目的是为了避免边缘查找时出现多于四边的情况，多于四边的边缘后续轮廓查找会出现问题。也就是找不到合适的四边轮廓来匹配。

opencv检测缺陷用哪些算法

目前的角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法，其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化，即图像亮度的变化，将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。常见的基于模板的角点检测算法有Kitchen-Rosenfeld角点检测算法，Harris角点检测算法、KLT角点检测算法及SUSAN角点检测算法。和其他角点检测算法相比，SUSAN角点检测算法具有算法简单、位置准确、抗噪声能力强等特点。

1 空洞 这个肯定是像素颜色和周边的不同 建议用阈值分割 然后轮廓检测

步：查找文档的边缘

2 褶皱 这个褶皱肯定会有梯度的变化 建议检测边缘 再计算褶皱的梯度信息

3 划痕 这个和上一个问题相似 但是也有不同 应该是梯度的方向和强度不同（一个是凹一个是凸）

4 斑点 如果只是点点星星的 opencv里也有很多角点检测算法 比如 surf fast ORB等

如何使用SIFT进行角点匹配？

一、特征点（角点）匹配

图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。

角点匹配可以分为以下四个步骤：

2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。检测子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。

3、匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方下面的代码基于openCV/python的版本：openCV2.4/3+, python2.7/3+法如 flann等。

4、消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。

二、SIFT匹配方法的提出

为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。

Loweratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:

ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；

ratio=0. 5：一般情况下。

1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的欧氏距离进行匹配（该SIFT代码贡献自Andrea

Vedaldi）。

2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离，但是在matlab代码中为了加速计算，使用的是向量夹角来近似欧氏距离：先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量（每个数除以平方和的平方根），然后点乘来得到向量夹角的余弦值，利用反余弦（acos函数）求取向量夹角。实验证明Lowe的办确率和耗时都很不错。

同样，也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点：knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致，正好印证了模拟欧氏距离的效果。

3、Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。

4、CSDN大神v_JULY_v实现了KDTREE+BBF对SIFT匹配的优化和消除错误匹配：从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

- 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.NET。

5、OpenCV中features2d实现的SIFT匹配有多种matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道采用knnsearch，提供了多种距离度量方式，具体区别不懂。