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随着计算机视觉技术的迅猛发展，我们的世界正变得越来越数字化和智能化。计算机视觉是一门研究如何使计算机能够理解和解释视觉输入的学科。在这个领域中，有许多算法被广泛应用，推动了计算机视觉技术的进步。本文将介绍计算机视觉领域的十大算法，这些算法在图像处理、目标检测和识别等方面起到了关键作用。

文 | 曾游

编辑 | 曾游

引言

作为计算机视觉领域中的一个基本问题，摄像机标定技术在很多应用中，具有重要的应用价值。

编辑 | 白菜叶

仅供医学专业人士阅读参考

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1、概述

　　案例：使用goodFeaturesToTrack实现角点检测

　　特点：goodFeaturesToTrack的检测速度比cornerHarris角点检测的速度更加快速，且API的使用更加方便

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，包含了众多点云处理算法和工具。以下是PCL中的关键点概念及相关算法简介：

1. 点云滤波：点云滤波是将点云数据进行降噪和平滑处理的过程，常用的滤波算法有：体素格滤波（VoxelGrid）、统计滤波（StatisticalOutlierRemoval）等。

2. 特征提取：特征提取是将点云数据中的特征信息提取出来，常用的特征提取算法有：法线估计（NormalEstimation）、Harris角点检测（HarrisKeypoint3D）等。

李银1，2,何强1，2，乔龙辉1，2

（1.重庆邮电大学，重庆400065；2.重庆信科设计有限公司，重庆400065）

：针对SIFT算法对大角度视角变化下特征提取鲁棒性不强的弱点，引入了一种完全仿射不变的图像特征匹配算法—ASIFT。ASIFT算法不仅继承了SIFT算法的尺度、旋转和平移的不变性，并且在此基础上增加了两个空间特征描述参数：经度和纬度，从而定义出度量仿射形变的两个参量绝对倾斜t（absolute tilt）和过渡倾斜τ（transition tilt），模拟相机光轴变化，实现完全仿射不变。一种双分辨率（two-resolution）加速方法的提出，使ASIFT算法的复杂度约为SIFT的2倍。

手眼标定是指通过对机械臂末端执行器和相机之间的关系进行准确测量和建模，从而实现机械臂与相机之间的坐标转换。以下是手眼标定的一般步骤：

1. 准备工作：

- 安装相机和机械臂末端执行器，并确保它们的坐标系已经定义和确定。

- 准备一个标定板，通常是一个带有特定图案的平面板，用于提供给相机进行观测和测量。

前面我们介绍了Harris和Shi-Tomasi角点检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角点，但是图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。