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Corner 검출 #2- Shi-Tomasi corner detector
Shi-Tomasi corner detector는 Harris corner에서 R값을 계산하는 방법이 다르다. Harris 식 :참조.... Harris 식에서 λ1, λ2 의 Min 값이 λ-min 값 보다 크면 corner 라고 정의 내렸다. R연산시에 Harris 식보다 계산식이 간단해서 연산속도가 빠른 장점이 있다. opencv 에서는 goodFeaturesToTrack() 를 제공한다. //---------------------------int shi_thr = 23; RNG rng(12345); void Corner_detect_Shi_track(int, void*) { Mat src_gray, copy; /// Copy the source image
Corner 검출 #1- Harris corner detector
이미지에서 특정 물체를 인식하거나, 추적할때 물체를 특징짖을 수 있는 주요 특징점을 매칭 시키면 쉽게 인식하거나, 추적할 수 있다. Harris Corner는 1980년 Moravec 의 아이디어를 수정 보완한것이다.Moravec은 작은 윈도우를 수직, 수평, 좌대각선, 우대각선 4개 방향으로 1 픽셀씩 이동시켰을 때의 변화하는 intensity 의 차이를 비교하였다. < Moravec's corner detector > 위에 이미지와 같이 flat한 위치에서는 모든방향에서 intensity 의 변화가 없으며, edge의 경우 edge 방향에서만 변화가 있으며,Corner는 모든 방
OpenCV 영상 화질 향상 기법 #6 - 종합
지금까지 포스팅했던 영상 화질 향상 기법에 대해 정리해보겠습니다. 원본 이미지 1. Median FilterMASK 내에 존재하는 화소를 크기순으로 나열하여 중간값을 선택합니다.Impulse noise를 제거하는데 효과적입니다.Median Filtering 이미지 2. Mean FilterMASK 내에 존재하는 화소의 평균값을 선택합니다.Mean Filtering 이미지 3. Gaussian FilterGaussian 분포에 기반한 MASK를 이용하여 화소의 값을 연산합니다.Gaussian Filtering 이미지 4. Bilateral Filter중심 화소와의 거리와 밝기 차이를 모두 고려한 MASK를 이용하여 화소의 값을 연산합니다.Bilateral Filtering 이미지 이러한 필터들을
Edges 검출 #3- Canny edges
지금까지 나온 edge detect 중에서 가장 강력한것이 Canny edges 라고 할 수 있다.(내생각....^^;;) "A Computational Approach to Edge Detection" 논문을 이해하는건 쉬운일이 아니기 때문에 아래와 같이 아주 간단하게 정리하면 Canny edge는 4단계로 이루어져 있다. 1. Gaussian 필터 적용 2. Sobel 적용 3. non-maximum 적용 4. Hysteresis 적용 이전 Edge 포스팅중 Laplace를 보았을 것이다. Sobel에서 발전된 Edge 였던것 처럼 Canny도 Sobel을 이용하여, 원본 이미지상의 회색계열의 Edge detect가 가능한 방법이다. 한마디로 근본은 Sobel 이다.....Sobel 최고
