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  ハリスコーナーディテクター - 画像特徴検出の魔法を明らかにする

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  ハリスコーナーディテクターとは
   
  ハリス コーナー検出器は、コーナーを抽出して画像の特徴を推測するためにコンピューター ビジョン アルゴリズムで一般的に使用されるコーナー検出演算子です。 これは、1988 年に モラビアン のコーナー検出器を改良して クリス・ハリス と マイク・スティーブンス によって初めて導入されました。 前任者と比較して、ハリス のコーナー検出器は、45 度の角度ごとにパッチを移動するのではなく、方向を直接参照してコーナー スコアの差分を考慮に入れており、エッジとコーナーの区別がより正確であることが証明されています。 それ以来、後続のアプリケーションのために画像を前処理するために改良され、多くのアルゴリズムに採用されてきました。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: ハリス コーナー検出器
   
  第 2 章: コーナー検出
   
  第 3 章: 構造テンソル
   
  第 4 章: ハリス アフィン領域検出器
   
  第 5 章: ルーカス・カナデ メソッド
   
  第 6 章: ヘッセ行列
   
  第 7 章: 幾何学的特徴の学習
   
  第 8 章: テンソル密度
   
  第 9 章: メロトラ予測補正法
   
  第 10 章: 離散ラプラス演算子
   
  (ii) ハリス コーナー検出器に関する一般のよくある質問に回答します。
   
  (iii) 多くの分野でのハリス コーナー検出器の使用例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のハリス コーナー検出器に関する基本的な知識や情報を超えて知りたいと考えている人。

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  エッジ検出 - コンピュータービジョンの境界を探索する

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  エッジ検出とは
   
  エッジ検出は、エッジを認識することを目的とした数学的手法の集合です。エッジは、明るさが異なるデジタル画像内の曲線として定義されます。 画像が突然変化するか、より正式には不連続性が含まれます。 1 次元信号の不連続性を発見することの難しさはステップ検出と呼ばれ、時間の経過に伴う信号の不連続性を見つける問題は変化検出と呼ばれます。 これらの手法は両方とも、信号の不連続性を見つけるために使用されます。 エッジ検出の方法は、画像処理、マシン ビジョン、コンピューター ビジョンの分野、特に特徴検出と特徴抽出の分野において不可欠なツールです。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: エッジ検出
   
  第 2 章: デジタル画像処理
   
  第 3 章: Sobel 演算子
   
  第 4 章: Roberts クロス
   
  第 5 章: Canny エッジ検出器
   
  第 6 章: Marr-Hildreth アルゴリズム
   
  第 7 章: スケール不変特徴量変換
   
  第 8 章: 離散ラプラス演算子
   
  第 9 章: スケール空間
   
  第 10 章: Prewitt 演算子
   
  (II) エッジ検出に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野でのエッジ検出の使用例の実例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のエッジ検出に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人
   
   
   
   

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