Corner detectionCorner detection is an approach used within computer vision systems to extract certain kinds of features and infer the contents of an image. Corner detection is frequently used in motion detection, , video tracking, image mosaicing, panorama stitching, 3D reconstruction and object recognition. Corner detection overlaps with the topic of interest point detection. A corner can be defined as the intersection of two edges. A corner can also be defined as a point for which there are two dominant and different edge directions in a local neighbourhood of the point.
Espace d'échelleLa théorie de lEspace d'échelle () est un cadre pour la représentation du signal développé par les communautés de la vision artificielle, du , et du traitement du signal. C'est une théorie formelle pour manipuler les structures de l'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille d'images lissées à un paramètre, la représentation d'espace échelle, paramétrée par la taille d'un noyau lissant utilisé pour supprimer les structures dans les petites échelles. Soit un signal.
Détection de contoursEn et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l' indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène.
Qualité de l'ajustementThe goodness of fit of a statistical model describes how well it fits a set of observations. Measures of goodness of fit typically summarize the discrepancy between observed values and the values expected under the model in question. Such measures can be used in statistical hypothesis testing, e.g. to test for normality of residuals, to test whether two samples are drawn from identical distributions (see Kolmogorov–Smirnov test), or whether outcome frequencies follow a specified distribution (see Pearson's chi-square test).
Blob detectionIn computer vision, blob detection methods are aimed at detecting regions in a that differ in properties, such as brightness or color, compared to surrounding regions. Informally, a blob is a region of an image in which some properties are constant or approximately constant; all the points in a blob can be considered in some sense to be similar to each other. The most common method for blob detection is convolution.
Scale space implementationIn the areas of computer vision, and signal processing, the notion of scale-space representation is used for processing measurement data at multiple scales, and specifically enhance or suppress image features over different ranges of scale (see the article on scale space). A special type of scale-space representation is provided by the Gaussian scale space, where the image data in N dimensions is subjected to smoothing by Gaussian convolution.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Test du χ²En statistique, le test du khi carré, aussi dit du khi-deux, d’après sa désignation symbolique , est un test statistique où la statistique de test suit une loi du sous l'hypothèse nulle. Par exemple, il permet de tester l'adéquation d'une série de données à une famille de lois de probabilité ou de tester l'indépendance entre deux variables aléatoires. Ce test a été proposé par le statisticien Karl Pearson en 1900.
Test du χ² de PearsonEn statistique, le test du χ2 de Pearson ou test du χ2 d'indépendance est un test statistique qui s'applique sur des données catégorielles pour évaluer la probabilité de retrouver la différence de répartition observée entre les catégories si celles-ci étaient indépendantes dans le processus de répartition sous-jacent. Il convient aux données non-appariées prises sur de grands échantillons (n>30). Il est le test du χ2 le plus communément utilisé (comparativement aux autres tests du χ2 tels que le test du χ2 de Yates, le test du rapport de vraisemblance ou le test du porte-manteau.
Filtre de CannyLe filtre de Canny (ou détecteur de Canny) est utilisé en pour la détection des contours. L'algorithme a été conçu par John Canny en 1986 pour être optimal suivant trois critères clairement explicités : bonne détection : faible taux d'erreur dans la signalisation des contours, bonne localisation : minimisation des distances entre les contours détectés et les contours réels, clarté de la réponse : une seule réponse par contour et pas de faux positifs vignette|Image obtenue après application d'un flou gaussien 5x5.
