一种基于特征点的平面跟踪方法、系统.pdf
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一种基于特征点的平面跟踪方法、系统.pdf
本发明涉及一种基于特征点的平面跟踪方法及其系统,包含以下步骤:获取初始视频文件;角点获取步骤:获取初始帧中的待跟踪的目标区域,裁剪出有效区域,提取有效区域的角点;筛选步骤:将第i‑1帧图像中所述有效区域的角点与在第i帧的所述对应角点关联为角点对,筛选合格的所述角点对,定义为最终匹配点对,通过所述最终匹配点对计算最终单应性矩阵;优化步骤:通过图像算法计算第i帧图像中对应扩展图像块的互相关匹配值,定义所述互相关匹配值最大的像素的坐标为平面跟踪到的坐标。
基于直线边缘特征的目标跟踪方法、系统.pdf
本发明提供了一种基于直线边缘特征的目标跟踪方法,包括获取直线边缘步骤,所述获取直线边缘步骤包括如下步骤:步骤1:根据从摄像机获取到的图像,获取图像垂直边缘和水平边缘进行检测,获取第一直线边缘;步骤2:根据从摄像机获取到的图像,通过比较图像的连通域中的像素数量和预设像素数量,保留第二直线边缘。本发明提供的基于直线边缘特征的目标跟踪方法和系统为了给后续的跟踪任务提供足够数量的边缘特征,本发明采用三种边缘检测方法,然后进行融合,去掉重复部分,连接断裂边缘从而使目标跟踪可以得到很大的简化。
一种基于动态语义特征的目标跟踪方法及系统.pdf
本发明提供了一种基于动态语义特征的目标跟踪方法及系统,属于图像处理技术领域,所述方法包括以下过程:获取待处理的视频帧图像;对获取的视频图像进行实例分割,得到每帧图像的目标检测框和实例语义分割结果;对相邻帧图像的语义分割结果进行动态匹配,得到动态相似度;对上述相邻帧图像的目标检测框进行静态匹配,得到静态相似度;以动态相似度和静态相似度的加权和为总相似度,根据总相似度得得到目标跟踪结果;本发明利用时序语义的显著性,根据动态相似度和静态相似度的加权和得到相邻帧图像的总相似度,根据总相似度实现了更准确的目标匹配跟
一种基于特征点识别的系统及抓取方法.pdf
本发明公开了一种基于特征点识别的系统及抓取方法,抓取系统包括:采集端;识别端,用于存储多个角度模板,同时接受采集的图像,将采集的图像与多个角度模板逐一进行识别匹配,判断采集的图像是否为目标对象,若是,选择与采集的图像相匹配的角度模板作为识别模板,从图像中获取目标对象的实际特征点以及从识别模板中获取识别特征点,通过比对目标对象的实际特征点和识别模板的识别特征点;多个机械臂;本发明旨在提供一种基于特征点识别的系统及抓取方法,使识别模板的识别特征点靠近于实际特征点,通过识别模板的识别特征生成的机械臂的移动轨迹和
一种基于特征点的异物检测方法和系统.pdf
一种基于特征点的异物检测方法和系统,包括以下步骤:对电力隧道内的多个巡检点环境进行拍摄,获取模板图片,并对模板图片进行sift特征点提取,其中模板图片不包含除电力装置以外的异常;获取巡检时的检查图片,对检查图片进行sift特征点提取;根据第一特征点与第二特征点对检查图片与模板图片进行对齐操作;重新对对齐后的模板图片和检测图片进行sift特征点提取,比较对齐后的检测图片以及检测图片,获取两者之间不能相互匹配的特征点;获取模板图片与匹配图片中对应聚类区域的相似度,若相似度低于相似度阈值,则将该聚类区域标记为异