注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Lucas-Kanade Tracker

  2. 共实现了3个主要的Matlab函数：corner_ST.m，用Shi-Tomasi方法寻找图像中最明显的若干个角点；LKTrackPyr.m，用L-K算法寻找两幅图像之间的若干对应点，其中用到了图像金字塔和迭代方法；LKTrackWrapper，输入一个图像序列，输出一段跟踪结果，这也可以用于视频的跟踪处理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-27
    • 文件大小：5120
    • 提供者：viggin

  1. Harris及ShiTomas角点检测

  2. 角点检测：Harris角点及Shi-Tomasi角点检测 参考博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7805206

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-07-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xiaowei_cqu

  1. Qt+OpenCV2.4.4实现Shi-Tomasi角点检测(goodFeaturesToTrack)

  2. 注意：.pro工程文件中的头文件和库文件目录配置因人而异，自己手动改一下。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：masikkk

  1. 几种角点检测算法实现

  2. 本科毕业论文中的角点检测 包含moravec、harris、Nobel、Shi-tomasi角点检测算法 包含拟合亚像素角点、向量点乘亚像素角点算法 此外还有矩阵的通常运算加减乘除、求逆等 程序采用opencv+Qt5 GUI

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-05-31
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：zhi_jian

  1. Good Features to Track_J.Shi and C.Tomasi_CVPR1994

  2. Shi-Tomasi方法进行角点检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-11
    • 文件大小：887808
    • 提供者：u012564690

  1. Harris角点提取算法

  2. Harris角度检测是通过数学计算在图像上发现角度特征的一种算法，而且其具有旋转不 变性的特质。OpenCV中的Shi-Tomasi角度检测就是基于Harris角度检测改进算法。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-06-02
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：awz8893

  1. Shi-Tomasi角点检测

  2. Shi-Tomasi角点检测，是实现快速角点检测，goodFeaturesToTrack（）

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-07-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：donghuaisuo123

  1. Good Features to Track.pdf

  2. Shi-Tomasi特征点（角点）检测及追踪方法的经典英文原文，这个方法也是KLT方法的一种改进。如果需要大概了解这个文章内容，可以参考本人的博客，欢迎相互交流>_<

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-10-16
    • 文件大小：887808
    • 提供者：tostq

  1. Good features to track, Shi&Tomasi 1994

  2. Shi和Tomasi在1994年共同提出的关于用于跟踪的特征的经典论文。文中提出了一种至今广泛应用的判断标准。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-12-26
    • 文件大小：887808
    • 提供者：u010698086

  1. Harris角点检测

  2. 角点检测：Harris角点及Shi-Tomasi角点检测

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：nio96

  1. Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker

  2. Lucas-Kanade Algorithm本质上是为了最小化目标函数

  3. 所属分类：C++

  1. 基于opencv3.1库的JAVA源码

  2. 第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第一个Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第一个Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-09-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：caozhenguan

  1. Shi-Tomasi角点检测算法示例

  2. 使用OPENCV+VS2013实现Shi-Tomasi角点检测，可以在图像中准确检测出角点

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-10-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_32103193

  1. Shi-Tomasi-corner-detector.zip

  2. Shi-Tomasi-corner-detector OpenCV学习笔记（包括笔记和源码以及一些图片文件，cmake）

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2019-05-23
    • 文件大小：636928
    • 提供者：weixin_43940163

  1. Harris及ShiTomas角点检测

  2. 角点检测：Harris角点及Shi-Tomasi角点检测 参考博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7805206

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-09-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lijigang1982

  1. python opencv之SIFT算法示例

  2. 本文介绍了python opencv之SIFT算法示例，分享给大家，具体如下： 目标： 学习SIFT算法的概念 学习在图像中查找SIFT关键的和描述符 原理： （原理部分自己找了不少文章，内容中有不少自己理解和整理的东西，为了方便快速理解内容和能够快速理解原理，本文尽量不使用数学公式，仅仅使用文字来描述。本文中有很多引用别人文章的内容，仅供个人记录使用，若有错误，请指正出来，万分感谢） 之前的harris算法和Shi-Tomasi 算法，由于算法原理所致，具有旋转不变性，在目标图片发生旋转时依

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：318464
    • 提供者：weixin_38666114

  1. 学习记录——角点检测，特征匹配，图片拼接，图像插值

  2. 文章目录1. 角点检测Harris角点检测Shi-Tomasi角点检测2.特征匹配KNNORB3. 图片拼接4.图像插值 1. 角点检测 Harris角点检测 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img=cv2.imread('timg.jpg') #原图为彩色图，可将第二个参数变为0，为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 输入图像必

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38696922

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_03_Shi-Tomasi角点检测

  2. Shi-Tomasi角点检测 跟Harris角点检测的理论几乎完全一致，唯一不同的是 在使用矩阵特征值计算角度响应的时候公式不一样 基于Harris角点检测,只要两个特征值中较小的一个特征值min(λ1,λ2)大于最小的阈值就会产生良好的角点。 R = min(λ1,λ2) goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, //表示返回角点的数目，如果检测出来角点数目大于最大数目则返回响应

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：134144
    • 提供者：weixin_38693524

  1. ML-Projects:深度学习，计算机视觉，NLP项目的仓库-源码

  2. 欢迎来到ML-Projects 目标：构建出色的深度学习，计算机视觉，NLP应用程序/教程，同时保持代码的可读性。 图像处理 ：要模糊，添加/删除噪点，锐化图像。 ：梯度算子，高斯的拉普拉斯算子，Canny边缘检测。 ：Harris，Shi-Tomasi，FAST拐角检测。 ：使用ORB检测关键点和描述符，然后与其他图像匹配。 ：高斯，拉普拉斯金字塔和图像重建。 ：小演示。 ：查找特定对象的流。 ：查找全局运动，过程是跟踪所有像素以估计运动。 ：使BOVW功能可以训练图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42169245

  1. 自主跟随室内全向移动机器人

  2. 本文设计了一种可以实现室内目标跟踪的室内全方位移动机器人。 与现有方案相比，该机器人在自主跟踪过程中不需要目标佩戴特定标记，也不需要任何辅助标记。 仅需要机器人机身上的普通摄像机，并且通过使用Shi-Tomasi算法和Lucas-Kanade算法对目标进行跟踪，成本相对较低，应用范围很广。 用户可以选择自己的机器人跟踪目标，可以是人也可以是物体，无论跟踪目标运动的状态如何，都可以将机器人移动到远离目标设置的位置。 最后，通过实验验证了该系统的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38646230
« 12 »