A detecção de cantos é uma tarefa importante na visão computacional e é usada para identificar cantos ou pontos-chave nas imagens. A seguir estão alguns algoritmos de detecção de canto comumente usados:
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Detecção de canto Harris : A detecção de canto Harris é um algoritmo clássico de detecção de canto que detecta cantos calculando a função de resposta de canto de cada pixel na imagem. A detecção de cantos Harris tem a resposta mais alta para pontos de canto e resposta mais baixa para bordas e áreas planas.
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Detecção de canto Shi-Tomasi : A detecção de canto Shi-Tomasi é uma versão aprimorada baseada na detecção de canto Harris, que usa o autovalor mínimo como resposta de canto e é mais estável e robusto.
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Detecção de cantos FAST : FAST (Recursos do teste de segmento acelerado) é um algoritmo de detecção de cantos de alta velocidade adequado para aplicações em tempo real. Ele determina os pontos dos cantos comparando a vizinhança ao redor do pixel.
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Detecção de recursos ORB : ORB (Oriented FAST e Rotated BRIEF) combina detecção de cantos FAST e descritores de recursos BRIEF para detectar pontos de canto em imagens e descrevê-los. Ele se destaca tanto em velocidade quanto em desempenho.
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SIFT (Scale Invariant Feature Transform) : SIFT é um algoritmo de detecção e descrição de recursos com invariância de escala. Ele pode detectar e descrever pontos-chave em imagens e é adequado para correspondência de imagens e reconhecimento de objetos.
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SURF (Speed-up Robust Features) : SURF é um algoritmo rápido e robusto de detecção e descrição de recursos, adequado para correspondência de imagens e reconhecimento de objetos.
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KLT (KLT Feature Tracking) : KLT é um algoritmo para estimativa de fluxo óptico e rastreamento de recursos que pode detectar pontos-chave em uma imagem e rastrear seu movimento.
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MSER (Extremal Region Detector) : MSER é um algoritmo para detecção de regiões extremas, que pode ser usado para segmentação de imagens e detecção de objetos.
A detecção de cantos é uma tarefa importante na visão computacional e é comumente usada em algumas das seguintes aplicações e tarefas:
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Registro de imagem : a detecção de canto é usada para encontrar pontos-chave comuns nas imagens para obter o registro da imagem e alinhar ou unir várias imagens. Isso é muito útil na junção de imagens panorâmicas, sobreposição de imagens e processamento de imagens de sensoriamento remoto.
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Correspondência de recursos : os pontos de canto detectados podem ser usados para correspondência de recursos para identificar os mesmos pontos de recursos em imagens diferentes. Isso é frequentemente usado no reconhecimento de objetos, rastreamento de alvos e recuperação de imagens.
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Estimativa de movimento : ao rastrear pontos de canto em uma imagem, o movimento de um objeto ou câmera pode ser estimado. Isso é útil em geometria multivisualização, luz estruturada e análise de movimento em visão computacional.
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Detecção de objetos : os pontos de canto podem servir como pistas sobre onde os objetos podem estar contidos na imagem. Alguns algoritmos de detecção de objetos usam pontos de canto como pontos iniciais para detectar objetos.
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Segmentação de imagem : pontos de canto podem ser usados para segmentação de imagem para ajudar a dividir a imagem em diferentes regiões ou objetos. Alguns algoritmos de segmentação usam pontos de canto como dicas de limite.
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Visão estéreo e estimativa de profundidade : Os pontos de canto são usados na visão estéreo para combinar as imagens esquerda e direita da câmera para estimar a profundidade de um objeto.
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Calibração da câmera : Os pontos de canto geralmente são usados para calibrar a câmera e determinar os parâmetros internos e externos da câmera. Isso é muito importante em visão computacional e computação gráfica.
Especialmente quando você precisa encontrar pontos característicos significativos em uma imagem ou realizar análises geométricas. Diferentes algoritmos de detecção de cantos são adequados para diferentes aplicações e cenários.