OpenCV 3 lernen

Kapitel 16. Stichpunkte und Deskriptoren

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Keypoints und die Grundlagen des Tracking

In diesem Kapitel geht es um informative Merkmalspunkte in Bildern. Wir beginnen mit einer Beschreibung der so genannten Ecken und erkunden ihre Definition im Subpixelbereich. Dann lernen wir, wie wir solche Ecken mit dem optischen Fluss verfolgen können. Historisch gesehen hat sich die Verfolgung von Ecken zur Theorie der Keypoints entwickelt, der wir den Rest dieses Kapitels widmen werden. Dazu gehört auch eine ausführliche Diskussion der Keypoint-Merkmalsdetektoren und Deskriptoren, die in der OpenCV-Bibliothek implementiert sind und die du verwenden kannst.¹

Sowohl das Konzept der Ecken als auch das der Keypoints basiert auf der Intuition, dass es in vielen Anwendungen nützlich wäre, ein Bild oder Objekt in einer unveränderlichen Form darzustellen, die in anderen ähnlichen Bildern derselben Szene oder desselben Objekts gleich oder zumindest sehr ähnlich sein wird. Eck- und Eckpunktdarstellungen sind leistungsstarke Methoden, um dies zu erreichen. Eine Ecke ist ein kleiner Bereich eines Bildes, der reich an lokalen Informationen ist und daher wahrscheinlich in einem anderen Bild wiedererkannt wird. Ein Keypoint ist eine Erweiterung dieses Konzepts, die Informationen aus einem kleinen lokalen Bereich eines Bildes kodiert, so dass der Keypoint in hohem Maße wiedererkennbar ...