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大多数人都玩过拼图游戏。首先拿到完整图像的碎片#xff0c;然后把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。如果把拼图游戏的原理写成计算机程序#xff0c;那计算机就也会玩拼图游戏了。
在拼图时#xff0c;我们要寻找一些唯一的特征#xff0c;这…图像的特征
大多数人都玩过拼图游戏。首先拿到完整图像的碎片然后把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。如果把拼图游戏的原理写成计算机程序那计算机就也会玩拼图游戏了。
在拼图时我们要寻找一些唯一的特征这些特征要适于被跟踪容易被比较。我们在一副图像中搜索这样的特征找到它们而且也能在其他图像中找到这些特征然后再把它们拼接到一起。我们的这些能力都是天生的。
那这些特征是什么呢?我们希望这些特征也能被计算机理解。
如果我们深入的观察一些图像并搜索不同的区域以下图为例 在图像的上方给出了六个小图。找到这些小图在原始图像中的位置。你能找到多少正确结果呢?
A 和 B 是平面而且它们的图像中很多地方都存在。很难找到这些小图的准确位置。
C 和 D 也很简单。它们是建筑的边缘。可以找到它们的近似位置但是准确位置还是很难找到。这是因为沿着边缘所有的地方都一样。所以边缘是比平面更好的特征但是还不够好。
最后 E 和 F 是建筑的一些角点。它们能很容易的被找到。因为在角点的地方无论你向哪个方向移动小图结果都会有很大的不同。所以可以把它们当 成一个好的特征。为了更好的理解这个概念我们再举个更简单的例子。 如上图所示蓝色框中的区域是一个平面很难被找到和跟踪。无论向哪个方向移动蓝色框都是一样的。对于黑色框中的区域它是一个边缘。如果沿垂直方向移动它会改变。但是如果沿水平方向移动就不会改变。而红色框中的角点无论你向那个方向移动得到的结果都不同这说明它是唯一的。 所以我们说角点是一个好的图像特征也就回答了前面的问题。
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。在现实世界中角点对应于物体的拐角道路的十字路口、丁字路口等那我们怎样找到这些角点呢?接下来我们使用OpenCV 中的各种算法来查找图像的特征并对它们进行描述。
