02 2018 档案
摘要:双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹
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摘要: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. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲
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摘要:上面一篇博客分析了HARRIS和ShiTomasi角点检测的源代码。而为了提取更准确的角点,OpenCV中提供了goodFeaturesToTrack()这个API函数,来获取更加准确的角点位置。这篇博客主要分析goodFeaturesToTrack()的源代码。 函数原型如下: _image为输入
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摘要:OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点。 以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例,主要分析其中的这两种角点检测源代
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