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在计算机视觉中，兴趣点 (interest points) 也称为关键点 (keypoints) 或特征点 (feature points)，广泛用于解决对象识别、图像匹配、视觉跟踪、3D 重建等领域的问题。与其将图像作为一个整体进行评估，不如选择可以用于局部分析的点，以获得将该点应用于局部或全局的信息。只要在图像中检测到足够数量的关键点，并且这些点具有可以精确定位的独特且稳定的特征&#文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-417768.html
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角点通常被定义为两条边的交点，或者说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等，也可称为特征点检测。 目前，角
1.Harris角点介绍 什么是角点？ 角点指的是两条边的交点，图中红色圈起来的点就是角点。 Harris角点检测原理：首先定义一个矩形区域，然后将这个矩形区域放置在我的图像中，求取这个区域内所有的像素值之和，之后沿着多个方向移动我这个区域，再次计算新区域的像素值
参考资料：https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/90415190
Harris 角点检测是图像处理中常用的角点检测算法，用于寻找图像中的角点特征。角点是图像中具有明显边缘变化的位置，具有独特性和不变性，常用于图像匹配、目标跟踪和特征提取等应用。本文将以 Harris 角点检测为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行角点检测的基本原理、步
本文原本打算直接简单介绍一下harris和sift，之后进行特征匹配，来一波图像拼接。 想来想去还是先介绍下原理吧，虽然没人看QAQ。可以直接点击右侧目录跳转到代码区。 角点检测 和 图像特征提取(就几行代码) 以及进行图像拼接代码，来完成如下操作： 上图我们可以清楚
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有关锚框的部分可以看我的另一篇文章：点击这里。下文不再赘述 减少图像上的锚框数量并不困难。 比如，我们可以在输入图像中均匀采样一小部分像素，并以它们为中心生成锚框。 此外，在不同尺度下，我们可以生成不同数量和不同大小的锚框。 直观地说，比起较大的目
