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特征提取与检测3-自定义角点检测器
自定义角点检测器 自定义角点检测器 参数说明 代码演示 自定义角点检测器 -基于Harris与Shi-Tomasi角点检测 -首先通过计算矩阵M得到两个特征值根据他们得到角点响应值 - 然后自己设置阈值实现计算出阈值得到有效响应值的角点位置 相关API说明 角点检测特征提取与检测2-Shi-Tomasi角点检测
Shi-Tomasi角点检测 Shi-Tomasi角点检测理论（94） 参数说明 代码演示 Shi-Tomasi角点检测理论 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 上面部分是Harris角点检测时候计算角点响应时候使用的公式 下面是ShKLT（Kanade-Lucas-Tomasi ）
目录 光流法 KLT 原理 应用 目标跟踪算法主要分为两类：一类是传统的目标跟踪算法（粒子滤波(pf)、Mean Shift及KLT算法(或称Lucas光流法)）；另一大类是基于深度学习的跟踪算法。 光流法 光流(Optical flow) 其实是指空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的 瞬时速度。 它利用了图Shi-Tomasi角点检测
Shi-Tomasi原理几乎和Harris一样的，只不过最后计算角点响应的公式发生了变化 变为 min（λ1，λ2） 这样计算会变得更简单 API cv::goodFeaturesToTrack( InputArray src, //默认灰度图像 OutputArray corners, int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, Inp