Schlüsselpunkt

Keypoint ist ein sehr verbreitetes Konzept im Bereich der Computer Vision. Schlüsselpunkte sind eindeutige oder hervorstechende Punkte in einem Bild oder Video, die zum Identifizieren, Beschreiben oder Zuordnen von Objekten oder Merkmalen in einer Szene verwendet werden können. Schlüsselpunkte werden auf Grundlage ihrer Stabilität, Eindeutigkeit und Wiederholbarkeit ausgewählt und dienen häufig als Grundlage für Aufgaben wie Objekterkennung, -verfolgung, -erkennung und -abgleich. Normalerweise werden diese Punkte automatisch von Algorithmen erkannt und dann zur Beschreibung von Objekten in einem Bild verwendet.

Beispielsweise kann ein Gesichtserkennungssystem wichtige Punkte eines Gesichts wie Augen, Nase und Mund erkennen, um die Position, Haltung und den Ausdruck des Gesichts zu bestimmen. Ein weiteres Beispiel ist ein SLAM-System (Simultaneous Localization and Mapping), das Schlüsselpunkte verwendet, um die Position und Ausrichtung einer Kamera im 3D-Raum zu verfolgen.

Verwendung von Keypoints in der Computer Vision

Keypoints werden in der Computervision für Aufgaben wie Objekterkennung, -verfolgung und Bildausrichtung verwendet. Erkennen Sie Schlüsselpunkte mithilfe von Algorithmen wie SIFT, SURF oder ORB, die stabile und wiederholbare Merkmale in einem Bild identifizieren. Sobald Schlüsselpunkte erkannt wurden, können sie zwischen Bildern abgeglichen werden, um Korrespondenzen herzustellen. Dies ermöglicht Aufgaben wie die Bildregistrierung oder die 3D-Rekonstruktion. Schlüsselpunkte können auch als Referenzpunkte zum Verfolgen von Objekten oder zum Schätzen von Pose und Bewegung verwendet werden. Durch die Konzentration auf diese wesentlichen Punkte bieten Keypoints eine leistungsstarke und effektive Methode zum Extrahieren und Analysieren relevanter Informationen aus Bildern in verschiedenen Computer Vision-Anwendungen.

Wie erkennt man Schlüsselpunkte in einem Bild?

In der Computervision werden Schlüsselpunkte häufig automatisch durch Merkmalserkennungsalgorithmen extrahiert. Diese Algorithmen identifizieren Schlüsselpunkte normalerweise anhand von Bildmerkmalen wie Graustufen, Farbe, Kanten, Textur usw. In Bildverarbeitungs- und Computervisionsanwendungen sind Schlüsselpunkte sehr wichtig, da sie nützliche Informationen über die Position und Stellung von Objekten im Bild liefern und für Aufgaben wie Objektverfolgung, Bildregistrierung und Objekterkennung verwendet werden können.

Algorithmen zur Schlüsselpunkterkennung analysieren normalerweise Bilder in unterschiedlichen Maßstäben und Ausrichtungen, um einzigartige Merkmale zu identifizieren. Ein gängiger Ansatz besteht darin, Filter oder Operatoren wie Laplacian of Gaussian (LoG) oder Difference of Gaussian (DoG) zu verwenden, um Bereiche mit erheblichen Intensitätsschwankungen zu identifizieren. Diese Bereiche werden oft als Flecken, Ecken oder Kanten bezeichnet und sind potenzielle Schlüsselpunkte. Ein anderer Ansatz besteht in der Analyse von Bildgradienten, bei der Schlüsselpunkte an Stellen mit hohen Gradientengrößen- und Richtungsänderungen erkannt werden. Der Harris-Eckendetektor ist ein Beispiel für eine Methode, die Schlüsselpunkte anhand lokaler Intensitätsänderungen und Gradienteninformationen identifiziert. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, stabile und wiederholbare Schlüsselpunkte zu identifizieren, die für weitere Analysen und Abgleiche zwischen Bildern verwendet werden können.

Wie werden Schlüsselpunkte beim Feature-Matching verwendet?

Schlüsselpunkte werden für die Merkmalsübereinstimmung verwendet, indem eindeutige Merkmale in einem Bild erkannt und beschrieben werden. Der Algorithmus analysiert den lokalen Bildinhalt rund um Schlüsselpunkte und generiert Deskriptoren, die die visuellen Eigenschaften dieser Schlüsselpunkte erfassen. Beim Feature-Matching werden diese Deskriptoren zwischen Bildern verglichen, um Übereinstimmungen herzustellen. Dadurch werden Aufgaben wie Bildregistrierung, Objekterkennung und Bewegungsverfolgung ermöglicht. Durch das Abgleichen von Schlüsselpunkten und ihren Deskriptoren können entsprechende Merkmale in einem Bild identifiziert werden, sie bieten eine Grundlage für die Ausrichtung oder Zuordnung ähnlicher Bereiche und ermöglichen eine Vielzahl von Computer Vision-Anwendungen, die auf dem Vergleichen und Ausrichten visueller Informationen basieren.

Verweise

【1】https://encord.com/glossary/keypoints-definition/

【2】https://juejin.cn/s/keypoint