首先,我要澄清的是,我并非一个云计算领域的专家,而是一个基于腾讯自研的大型语言模型-混元大模型。我可以为您提供问答式的服务,包括回答问题和提供建议。
关于您的问题,从凸点获取角,我理解您可能是在寻求有关计算几何或图形处理方面的信息。在计算机图形学和计算几何中,角和凸点是很重要的概念。
如果您的问题与计算几何或图形处理有关,我可以为您提供更详细的答案。
')#原始图像 image_gray=rgb2gray(img)#将彩色图片转换为灰度图片 coordinates=corner_harris(image_gray, k =0.001)#Harris角点检测...coordinates[coordinates>0.03*coordinates.max()]=255#阈值 corner_coordinates=corner_peaks(coordinates)#计算Harris角点...coordinates_subpix=corner_subpix(image_gray,corner_coordinates,window_size=11)#计算角点的子像素位置 pylab.figure...+',markersize=10) pylab.axis('off') pylab.tight_layout() pylab.show() cv2.imshow('result',img) 算法:角点精确检测是以子像素的准确率对检测到的角点进行细化...首先计算Harris角点 然后计算角点的子像素位置 最后,使用统计检验来决定是否接受或拒绝先前计算的角点 注意:设置搜索角点的邻域(窗口)的大小值。
人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点。...角点的检测主要有两类基于图像边缘的方法和基于图像灰度的方法。...文献:《A COMBINED CORNER AND EDGE DETECTOR》,1988,Chris Harris & Mike Stephens 一、角点边缘的直观概念: 角点:最直观的印象就是在水平和竖直两个方向变化均较大的两个点...Lena.jpg'; filename='xx.png'; X = imread(filename); % 读取图像 % imshow(X); Info = imfinfo(filename); %获取图像相关信息...T = 0.1 * Rmax;%固定阈值,当R(i, j) > T时,则被判定为候选角点 %在计算完各点的值后,进行局部非极大值抑制----------------------------------
convexHull(InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=false, bool returnPoints=true); 第一个参数是要求凸包的点集..., 第二个参数是输出的凸包点, 第三个参数是一个bool变量,表示求得的凸包是顺时针方向还是逆时针方向,true是顺时针方向。...注意:第二个参数可以为vector,此时返回的是凸包点在原轮廓点集中的索引,也可以为vector,此时存放的是凸包点的位置。...points.push_back(pt); } vector hull; convexHull(Mat(points), hull, true);//点集组成的凸包围圈...int hullcount = (int)hull.size(); Point pt0 = points[hull[hullcount-1]]; //随机点的凸包围圈画出来
,直接利用像素点协方差矩阵的特征值提取角点。...而且不在进行非极大值抑制,而是采用一种容忍距离的形式,在角点的一定范围内只有一个角点。...,找出最小的那个,所有最小的特征值中哪个最大,就将哪个所对应的像素点作为角点max(min(e1,e2)),e1、e2为像素协方差矩阵的特征值)。...然后依次按照最大最小特征值的顺序寻找角点,并保证在容忍距离内只有一个角点。...,Point2f类型 cornernum, //检测到的角点的最大数目 qualityLevel, //角点的阈值条件,即角点的质量等级
Orz Graham求完的凸包点集依次出栈可以得到从起点开始顺时针旋转的所有凸包上的点。...- p0.y); } void Graham(){ int i, len;//top模拟栈顶 sort(p, p + n, cmp); top = 1; //少于3个点也就没有办法形成凸包...for (i = 2; i < n; i++) { while (top&&multi(p[i], p[res[top]], p[res[top - 1]])) //如果当前这个点和栈顶两个点构成折线右拐了...,就回溯到上一个点 top--; //弹出栈顶 res[++top] =...i; //否则将这个点入栈 } len = top; res[++top] = n - 2;
角点匹配 在得到两幅图像的角点后,下一步就要对提取出的角点粗匹配,找出两幅图像角点之间的对应关系,这是自动配准的关键步骤。...采用归一化互相关算法进行角点的粗匹配,寻找I1图像中角点在图像I2中所有可能的对应角点。...,搜索图像I2中对应的窗口区域内与之相关系数最大的角点,以该角点作为图像I1给定角点的匹配点,这样可以得到一组匹配点集S。...S’中每一对匹配角点与其它匹配角点分别求视差梯度,然后求和值D(n),此和值反应了当前角点与其它角点的相容程度,对应(n)值大的角点可能是误匹配角点。...至此,本文从Harris角点粗匹配的两种方法进行了简单的阐述,希望能够对研究学习角点匹配的同学有一些简单的帮助。
POI点POI是“Point of Information”的缩写,中文可以翻译为“信息点”。在地理信息系统中,一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。...每个POI包含四方面信息,名称、类别、坐标、分类,全面的POI讯息是丰富导航地图的必备资讯,及时的POI信息点能提醒用户路况的分支及周边建筑的详尽信息,也能方便导航中查到你所需要的各个地方,选择最为便捷和通畅的道路来进行路径规划...数据的获取我们一般采用规划云来获取 网址链接为:http://guihuayun.com/poi/ ?...需要注意的是我们获取到的数据是从百度地图上获取的,为BD09坐标系,与wgs84有一定偏移 【GCJ02:火星坐标系,是由中国国家测绘局制订的地理信息系统的坐标系统。...获取方式还是老样子公众号内回复:0013
OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点。 以OpenCV源代码文件 ....Harris角点检测 根据数学上的推导,可以根据图像中某一像素点邻域内构建的协方差矩阵获取特征值和特征向量,根据特征值建立特征表达式,如下: (αβ) - k(α+β)^2 可以根据上式的值得大小来判断该像素点是平坦区域内点...、边界点还是角点。...ShiTomasi角点检测 ShiTomasi角点提取是获取harris角点中的强角点,怎么获取强角点呢,那就是只选取两个特征值中较小的那个特征值构建特征表达式,如果较小的特征值都能够满足设定的阈值条件...,那么该角点就视为强角点。
之前做的性能监控 获取后台数据大概有100ms的延迟。 故而想用从redis获取数据替换现有的mysql获取数据方式,看是否能有提升。...ret_dic['add_in']), 'add_out': json.dumps(ret_dic['add_out'])}) net_io() 2.前台页面展示从之前的数据库查询...,转为从redis获取: #!
然而,ArUco标记的一个问题是,即使在应用亚像素细化后,其角点位置的精度也不太高。相反,棋盘图案的角点可以更精确地细化,因为每个角点被两个黑色正方形包围。...ChArUco标定板检测 当你检测到一个ChArUco棋盘时,实际检测到的是棋盘的每个棋盘格角点。 ChArUco板上的每个角落都分配了一个唯一标识符(id)。这些ID从0到板中的角总数。...因此,首先检测标记,然后从标记中插值ChArUco角点。检测ChArUco角点的函数是 cv::aruco::interpolateCornersCharuco() 这个例子展示了整个过程。...在任何情况下,最好不要考虑该角点,因为我们想要的是确保插值的ChArUco角点非常精确。 在对ChArUco角点进行插值之后,执行亚像素细化。...charucoCorners和charucoIds是从interpolateCornersCharuco()函数中检测到的Charuco角点。
FASTN算法的基本原理 用一句话来讲FASTN算法的原理就是:看一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同,则认为其为角点。...那么这个点就被判断为角点。...为了解决这一问题,可以采用非最大值抑制的算法:假设P,Q两个点相邻,分别计算两个点与其周围的16个像素点之间的差分和V,去除V值较小的点,即把非最大的角点抑制掉。...那么问题来了,什么样角度的角点都能检测到吗?如下图:有三种角点,分别是45°角,90°角和135°角。 ? 那么FASTN算法哪个角点都能检测到么? 答案是肯定的。但是这取决于连续像素N的设置。...因为该算法检测角点的条件是:连续N个像素大于或小于中心灰度值减去阈值t,所以这个N从某种程度上就决定了能检测到的角度。
点集合的三角剖分是指如何将一些离散的点集合组合成不均匀的三角形网格,使得每个点成为三角网中三角面的顶点。...在实际工作中,使用最多的三角剖分是Delaunay三角剖分。通过Delaunay三角剖分算法能够构建一个具有空圆特性和最大化最小角特性的三角网。...空圆特性其实就是对于两个共边的三角形,任意一个三角形的外接圆中都不能包含有另一个三角形的顶点,这种形式的剖分产生的最小角最大。...这些特性可能有些难以理解,但是我们可以先谨记一点:Delaunay三角网是一种特性最优的三角剖分。...比如这里的构建Delaunay三角网,并没有新的点对象生成出来,只是对点集进行了组织,点还是原来哪些点,并没有变化。
Record.FieldCount(record as record) as number
上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点。...但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度。 1....接下来就是针对每个初始角点,按照上述公式,逐个进行迭代求取亚像素角点,代码如下。 ...① 代码中CI2为本次迭代获取的亚像素角点位置,CI为上次迭代获取的亚像素角点位置,CT是初始的整数角点位置。 ...③停止迭代后,需要再次判断最终的亚像素角点位置和初始整数角点之间的差异,如果差值大于设定窗口尺寸的一半,则说明最小二乘计算中收敛性不好,丢弃计算得到的亚像素角点,仍然使用初始的整数角点。
基于角点的目标检测方法通过组合从特征图中学习到的角点对来预测边框。这种方法不需要设计锚框, 减少了对锚框的各种计算, 从而成为生成高质量边框的更有效的方法。 ...基于角点Anchor-Free 目标检测模型主要有 CornerNet 和 CornerNet 的优化CornerNet-Lite。...算法步骤: (1) 使用单个卷积神经网络 Hourglass-104预测这两个位置的热图集合来表示不同目标种类的角点位置。...在角点热图上使用非极大值抑制, 选择前 k 个左上角点和前 k 个右下角点。...该方法中还引入了角点池化, 这是一种新型的池化层, 其可以帮助网络更好的定位角点; (2) 预测一个嵌入向量,对每一个检测到的角点, 让属于同一类物体的对应角点之间的嵌入向量距离最小; (3) 为了产生更紧凑的目标框
常见的特征点提取算法有Harris算 子(改进后的Shi-Tomasi算法)、Moravec算子、Forstner算子、小波变换算子等。现在就先介绍一下最常用的Harris角点检测算法。...我们知道角点附近的区域相比于其他地方有这样一个显著的特点,就是无论沿着哪一个方向看,他灰度的变化率始终是很大的。...也就是说假设我们有一个矩形窗口罩在角点附近,将这个窗口顺着任意方向移动一小段距离得到一个新的区域,将这个新的区域与旧的区域对应点的灰度做差得到的值始终很大。...根据上面的介绍我们知道角点的特征就是E(u,v)的值取较大值。...这个估价函数个特性,就是当R较小时,图像是平坦的;当R小于0时,图像是一个边缘;当R很大时,这个图像是一个角点。因此通常我们会对R设置一个阈值,大于这个阈值的点我们可以看做是角点。
效果就是点击按钮,打开系统图库应用,可以选择一张里面的图片展示出来 设置隐式意图 获取Intent对象,通过new出来 调用Intent对象的setAction()方法,设置动作,参数:Intent.ACTION_PICK...startActivityForResult()方法,开启带返回值的 查看系统的gallery源码可以知道,返回了一个Intent对象,里面隐式传递的数据,额外数据 重写方法onActivityResult()方法 获取到图片的
我们的后续人脸交换工作将在OpenCV上完成,而OpenCV拥有自己特定的指针结构,因此在代码的最后我们将Dlib点转换为OpenCV点。 凸包提取 ? 接下来,我们需要计算界标点的凸包。...ConvesHullIndices() 方法可以计算所有凸包界标点的指数,因此我们需要做的就是运行一个LINQ查询,以获取布莱德利·库珀的这些界标点的枚举。 下图是布莱德利脸上的凸包外观。 ?...下面是从单人照中检测到的凸包外观。 ? 到目前为止,我们已经获得了两个凸包外观,第一个是布莱德利脸上的凸包外观,第二个是单人照上的外观。 Delaunay三角形变形 ?...获取单人照中的三角形以后,对它们进行一定的变形,使其与布莱德利的脸完全匹配。...我们在获取布拉德利面部凸包时使用FillConvexPoly方法即可计算所需的mask。 • 中心点处应该完全是单人照的肤色100%,距离中心点越远的像素将获得越接近的布拉德利肤色。
ORB_SLAM中的四叉树 以上是理论部分,接下来主要理解在ORB_SLAM代码实现中,是如何实现四叉树管理特征点的从理论到实践部分。...2,如果可分,将分出来的子节点作为新的根节点放在INodes的前部,e.g. lNodes.push_front(ni),然后将原先的根结点从列表中删除,由于新加入的结点是从列表头加入的,不会影响这次的循环...从这张图片上可以看出,左图内红色框框内的UR和BR都只有一个角点,而UL,BL有多个角点扎堆,并且该节点没法往更小的区域分配了,此时算法从扎堆的角点中选出角点响应值最大的关键点作为该根结点的关键点,经过处理之后形成了右图所示...int &maxX, const int &minY, const int &maxY, const int &N, const int &level) vToDistributeKeys:变量中存储的是从金字塔中某一层图像上提取的特征点...,经过这样一顿操作,就将图像金字塔中的某一层图像上的角点优化完毕。
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