Özellik Tespiti

Karmaşık bir görüntüde bilinen nesneleri bulmak için özellik eşleştirme ve findHomography'yi birleştirmeyi öğrenin. RANSAC ile sağlam perspektif dönüşümü hesaplamayı anlattım.

Bir görüntüdeki özellikleri diğerleriyle eşleştirmeyi öğrenin. Kaba Kuvvet eşleştiricisi ve FLANN tabanlı eşleştiriciyi ORB ve SIFT tanımlayıcılarıyla anlattım.

SIFT ve SURF'e ücretsiz bir alternatif olan ORB algoritmasını öğrenin. cv2.ORB_create() ile anahtar nokta tespiti ve tanımlayıcı hesaplamasını anlattım.

BRIEF özellik tanımlayıcısının temellerini öğrenin. SIFT'in 128 boyutuna kıyasla sadece 32 byte kullanan bu hızlı ikili tanımlayıcının OpenCV ile nasıl kullanılacağını anlattım.

Gerçek zamanlı uygulamalar için tasarlanmış FAST (Hızlandırılmış Segment Testi Özellikleri) algoritmasını öğrenin. OpenCV'de cv2.FastFeatureDetector_create() kullanımını anlattım.

SURF algoritmasının temellerini öğrenin. SIFT'in hızlandırılmış versiyonu olan SURF, kutu filtre ve integral görüntüler kullanarak hesaplamayı 3 kat hızlandırır.

SIFT algoritmasının kavramlarını öğrenin. Ölçek uzayı aşırı nokta tespiti, anahtar nokta konumlandırma, yönelim atama ve SIFT anahtar noktalarını OpenCV ile bulmayı anlattım.

Harris'e alternatif olan Shi-Tomasi Köşe Dedektörü'nü öğrenin. cv2.goodFeaturesToTrack() fonksiyonu ile bir görüntüdeki en güçlü köşeleri bulmayı anlattım.

Harris Köşe Tespiti'nin arkasındaki kavramları öğrenin. cv2.cornerHarris() ve cv2.cornerSubPix() fonksiyonlarını alt piksel hassasiyetiyle köşe tespiti için anlattım.