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opencv python 图像特征

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摘要:在图像的顶部,给出了六个小图像补丁问题是在原始图像中找到这些补丁的确切位置和是平坦的表面,它们分布在很多区域。无论您移动补丁,它看起来都不同,意味着它是独一无二的在接下来的章节中,这将被投射到计算机语言中因此,查找这些图像特征称为特征检测

Understanding Features

在图像的顶部,给出了六个小图像补丁,问题是在原始图像中找到这些补丁的确切位置?

A和B是平坦的表面,它们分布在很多区域。很难找到这些补丁的确切位置.

C和D要简单得多,它们是建筑物的边缘.您可以找到一个大概的位置,但确切的位置仍然很困难,这是因为沿着边缘的模式是相同的,然而,在边缘,它是不同的,因此,与平坦区域相比,边缘是更好的特征,但是不够好(用于比较边缘的连续性在拼图中是好的).

最后,E和F是建筑物的一些角落,它们很容易找到,因为在角落,无论你移动这个补丁,它都会有所不同,所以它们可以被认为是很好的功能,所以现在我们进入更简单(和广泛使用的图像)以便更好地理解.

就像上面一样,蓝色斑块是平坦的区域,很难找到和跟踪,无论你移动蓝色补丁,它看起来都一样.黑色贴片有边缘,如果沿垂直方向(即沿着渐变方向)移动它会改变,沿边缘移动(平行于边缘),看起来一样.对于红色补丁,它是一个角落。无论您移动补丁,它看起来都不同,意味着它是独一无二的.

在接下来的章节中,这将被投射到计算机语言中,因此,查找这些图像特征称为特征检测.

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