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图像处理之Hessian矩阵提取关键点
一：大致的算法流程 1. 对每个像素点计算图像在X方向Y方向的二阶偏导数，计算图像的XY方向的导数 2. 根据第一步的计算结果，有Hessian Matrix计算D(h) = Ixx*Iyy - Ixy*Ixy 其中Ixx表示X方向的二阶偏导数 Iyy表示Y方向的二阶偏导数 Ixy表XY方向的二阶导数 3. 根据第二步计算出来的值使用3×3窗口实现非最大信号压制， 我的做法， 直...
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光条中心线提取-Steger算法（基于Hessian矩阵）
采用结构光进行扫描检测时，需要提取激光条纹的中心线，本文采用经典的Steger算法提取光条中心。 Steger算法原理 Steger算法基于Hessian矩阵，能够实现光条中心亚像素精度定位：首先通过Hessian矩阵能够得到光条的法线方向，然后在法线方向利用泰勒展开得到亚像素位置。 对于图像中激光条纹上的任意一点(x,y)(x,y) ，Hessian矩阵可以表示为： H(x,y)=[r
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光条中心线提取-Steger算法（基于Hessian矩阵）类似于ArcScan提取道路中心线
采用结构光进行扫描检测时，需要提取激光条纹的中心线，本文采用经典的Steger算法提取光条中心。 Steger算法原理 Steger算法基于Hessian矩阵，能够实现光条中心亚像素精度定位：首先通过Hessian矩阵能够得到光条的法线方向，然后在法线方向利用泰勒展开得到亚像素位置。 对于图像中激光条纹上的任意一点(x,y)(x,y)，Hessian矩阵可以表示为： H(x,y)=[rxxrxyrxyryy] H(x,y)=[rxxrxyrxyryy] 其中rxxrxx表示图像沿x的二阶偏导数，其他参数
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中心线提取的方法
中心线提取是图像分割的重要步骤之一，中心线提取的好坏直接影响图像分割效果，因此研究中心线提取是很关键的问题中心线提取大致分为五种：一 基于拓扑细化的方法使用形态学腐蚀操作来不断去除物体的边界，直到仅剩其骨架，由于该方法是一个迭代过程，所以会很耗时，且易受图像质量的影响。二 基于距离变换的方法通过定位距离物体边界最远的一组点来确定物体的中心线，通常采用欧式距离，可以理解为一系列最大内切球的球心构成了...
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Steger算法（Line_Gauss）-光条中心线提取（基于Hessian矩阵）
Steger算法（Line_Gauss）-光条中心线提取（基于Hessian矩阵）算法背景介绍Hessian 矩阵与泰勒多项式关于求t导数与中心点、亚像素点高斯函数作用文献 算法背景介绍 在线结构光视觉传感器中，由线激光器发射出的线结构光，在本质上为一个连续且具有一定厚度的空间光平面，而在目标表面上所形成的具有一定宽度的光条特征，即为该光平面与目标表面相交而成的交线。在该空间光平面的厚度方向上，光强近似服从高斯分布，因而在摄像机采集到的光条图像中，在沿着光条宽度的方向或光条的法线方向上，其灰度也会呈现出类似
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《异常检测——从经典算法到深度学习》20 HotSpot：多维特征 Additive KPI 的异常定位
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