Corner_Fast retorno de Skimage -- python campo con image-processing campo con scipy campo con scikit-image camp Relacionados El problema

corner_fast return from skimage


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Acabo de intentar corner_fast FORM Skimage y parece funcionar bastante bien para la detección de esquina:

  from skimage.feature import corner_fast np.random.seed(2018) img = np.random.normal(size=(20, 20)) img_response = corner_fast(img, n=12, threshold=0.0)   

El algoritmo rápido se explica en numerosos lugares en la web. Sin embargo, estas explicaciones sugieren rápido deben devolver un valor booleano (esquina o no-esquina).

Aún, img_response es una matriz de flotadores. Supongo que estos números corresponden a la "cornería", un píxel específico es, pero, ¿cómo se calculan? ¿Qué representan realmente?

Original en ingles

I just tried corner_fast form skimage and it seems to work pretty well for corner detection:

from skimage.feature import corner_fast np.random.seed(2018) img = np.random.normal(size=(20, 20)) img_response = corner_fast(img, n=12, threshold=0.0) 

The FAST algorithm is explained in numerous places in the web. However, these explanations suggest FAST should return a boolean value (corner or not-corner).

Yet, img_response is a float array. I guess these numbers correspond to how "cornery" a specific pixel is, but, how are they computed? What do they really represent?

           

Lista de respuestas

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Su conjetura es correcta, la imagen de respuesta es una especie de acumulador, mayor será el valor, más "cornería" es el píxel.

Para extraer la ubicación de las esquinas, puede llamar a la función corner_peaks en el resultado devuelto por corner_fast

Sobre la forma en que se calcula, la documentación ofrece estas dos referencias:

  • [1] Edward Rosten y Tom Drummond "Aprendizaje de la máquina para la detección de esquina de alta velocidad", http://www.edwardrosten.com/work/Rosten_2006_machine.pdf
  • [2] Wikipedia, "Características de la prueba de segmento acelerada", https: //en.wikipedia. org / wiki / características_from_accelerated_sement_test

Finalmente, solo sé que scikit-image es de código abierto y, por lo tanto, puede ir a ver los detalles del código en sí mismo https://github.com/scikit-image/scikit-image/tree/master/skimage

 

Your guess is right, the response image is a sort of accumulator, the higher the value, the more "cornery" the pixel is.

To extract the corners location, you can call the function corner_peaks on the result returned by corner_fast

About the how to is it computed, the documentation gives these two references:

  • [1] Edward Rosten and Tom Drummond xe2x80x9cMachine Learning for high-speed corner detectionxe2x80x9d, http://www.edwardrosten.com/work/rosten_2006_machine.pdf
  • [2] Wikipedia, xe2x80x9cFeatures from accelerated segment testxe2x80x9d, https://en.wikipedia.org/wiki/Features_from_accelerated_segment_test

Finally, just know that scikit-image is open source and you can therefore go see the details of the code itself https://github.com/scikit-image/scikit-image/tree/master/skimage

 
 

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