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opencv python 圖像特征

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摘要:在圖像的頂部,給出了六個(gè)小圖像補(bǔ)丁問題是在原始圖像中找到這些補(bǔ)丁的確切位置和是平坦的表面,它們分布在很多區(qū)域。無論您移動(dòng)補(bǔ)丁,它看起來都不同,意味著它是獨(dú)一無二的在接下來的章節(jié)中,這將被投射到計(jì)算機(jī)語言中因此,查找這些圖像特征稱為特征檢測

Understanding Features

在圖像的頂部,給出了六個(gè)小圖像補(bǔ)丁,問題是在原始圖像中找到這些補(bǔ)丁的確切位置?

A和B是平坦的表面,它們分布在很多區(qū)域。很難找到這些補(bǔ)丁的確切位置.

C和D要簡單得多,它們是建筑物的邊緣.您可以找到一個(gè)大概的位置,但確切的位置仍然很困難,這是因?yàn)檠刂吘壍哪J绞窍嗤?然而,在邊緣,它是不同的,因此,與平坦區(qū)域相比,邊緣是更好的特征,但是不夠好(用于比較邊緣的連續(xù)性在拼圖中是好的).

最后,E和F是建筑物的一些角落,它們很容易找到,因?yàn)樵诮锹?無論你移動(dòng)這個(gè)補(bǔ)丁,它都會(huì)有所不同,所以它們可以被認(rèn)為是很好的功能,所以現(xiàn)在我們進(jìn)入更簡單(和廣泛使用的圖像)以便更好地理解.

就像上面一樣,藍(lán)色斑塊是平坦的區(qū)域,很難找到和跟蹤,無論你移動(dòng)藍(lán)色補(bǔ)丁,它看起來都一樣.黑色貼片有邊緣,如果沿垂直方向(即沿著漸變方向)移動(dòng)它會(huì)改變,沿邊緣移動(dòng)(平行于邊緣),看起來一樣.對(duì)于紅色補(bǔ)丁,它是一個(gè)角落。無論您移動(dòng)補(bǔ)丁,它看起來都不同,意味著它是獨(dú)一無二的.

在接下來的章節(jié)中,這將被投射到計(jì)算機(jī)語言中,因此,查找這些圖像特征稱為特征檢測.

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