harris角点检测原理 荣威MARVEL X的全景影像功能是基于什么原理？

荣威MARVEL X的全景影像功能是基于什么原理？

这三者与特征点检测有什么区别?角点检测、斑？

在图像处理中，特征点可以称为兴趣点或角点。三者经常互相使用，即图像的极值点、直线的端点、曲线曲率最大的点或水平或垂直方向上属性最大的点等。这些特征点是图像的重要特征，对图像图形的理解和分析起着重要的作用。在保留图像图形重要特征的同时，特征点可以代替整个图像处理，有效地减少信息数据量，使其信息含量非常高，有效地提高计算速度，有利于可靠的图像匹配，使实时处理成为可能。

特征点检测是对具有特定定义或可检测的特征点的检测。目前，有很多检测方法，包括基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测和基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测可分为基于梯度的方法、基于模板的方法和基于模板的梯度组合方法。基于模板的方法主要考虑像素的灰度变化，即图像亮度的变化，定义与相邻点有足够亮度对比度的点作为角点。常用的基于模板的角点检测算法有kitchen-Rosenfeld角点检测算法、Harris角点检测算法、KLT角点检测算法和Susan角点检测算法。与其他角点检测算法相比，SUSAN角点检测算法具有算法简单、定位准确、抗噪能力强等优点。

全景图像拼接？

首先，让我们介绍一下流程：

1。在选择图形时，两个图形的重叠面积不宜太小，我个人认为不宜小于15%，这样才能保证有足够的角点进行匹配。

2. 转角检测。在这一步中，opencv提供了很多方法，比如Harris角点检测，被监控的角点存储在cvseq中，cvseq是一个双向链表。

3. 角落净化。在净化过程中，需要RANSAC。Opencv附带了一个函数findhomography，它不仅可以净化，还可以计算3x3的转换矩阵。这个变换矩阵非常重要。

4. 角匹配。净化后的角落需要匹配。

5. 图像变换。在这一步中，我尝试了很多方法。最后，选择了findphotography输出的变换矩阵，即透视变换矩阵。经过这种透视变换后，图像可以直接用于拼接。

6. 图像拼接。完成以上步骤后，这一步其实非常简单。

7. 球面变换。在这一步中，我们需要将坐标系从平面坐标系转换为球面坐标系。

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