100行python实现摄像机偏移、抖动告警_摄像头偏移检测算法 python_python 判断摄像头位置是否移动

（4）FAST：用于检测角点；

（5）BRIEF：用于检测斑点；

（6）ORB：表示带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法；

详细算法原理上网搜一下（我也不是很清楚:)），OpenCV中包含以上几种算法实现。

角点：

图像中涉及到拐角的区域，比如物体有轮廓，图像中的物体有边缘区分。

斑点：

一块有特别规律的像素区域。

方向、尺寸不变性：

指特征点不会受图片尺寸、旋转而改变，比如同一张图，你缩小一倍旋转90度后，特征点还是一样的。

图像匹配

提取两张图片的特征点，然后将这些特征点进行匹配关联。如果匹配程度满足某一阈值，则认为这两张图满足匹配条件。注意，对于同一个物体，拍摄角度不同，亮度不同都应该满足匹配条件。

可以看到，对于同一个场景的不同拍摄角度的两张图片，能找到匹配到的特征点，但是误差非常大。我们设置一个阈值，满足该条件才认为两个点匹配：

误差少很多了，匹配到的特征点也非常正确。

换一组摄像机的照片，前一张和后一张在拍摄时，摄像机角度往左下角有偏移，所以对应匹配到的特征点往右上方移动了：

我们可以看到，虽然拍摄角度不同，但是由于场景类似，仍然能匹配到特征点（为了减少绘图方便看清楚，阈值设置非常严格，如果放宽一点还能看到更多匹配到的点），而且这些匹配到的点几乎都正确。对于两张完全不同的场景照片，匹配到的特征点非常少或者为零（具体看设置的阈值）

场景不同，匹配到的特征点只有视频上的文字。

角度偏移告警

如果摄像机位置不变，前后拍摄两张照片，那么这两张照片匹配到的特征点的二维物理坐标应该是一样的（可能有轻微偏移，两张照片尺寸一致）。那么我们可以根据摄像机前后两帧（或间隔时间内取得的两帧）的匹配点物理位置是否有偏移，设置一个偏移阈值，大于该阈值时则认为偏移，否则认为没偏移（或轻微偏移），当然，如果两帧匹配到的特征点非常少（低于一个阈值），那么我们认为这俩帧完全不一样了（场景不一样了），这时候摄像机完全偏移了原来的角度。

注意点：

1）阈值非常重要；

2）前后帧匹配时，要去掉类似摄像机自动加上去的“视频位置”、“当前时间”等等区域，因为这些区域很多时候能够匹配到特征点，并且物理位置坐标不会发生变化，造成误差；

3）在计算特征点物理位置偏移量时，取所有特征点物理位置偏移的平均值。

最终效果

间隔时间取视频中的帧，进行特征点对比。根据前面的思路分为4个等级：“无偏移”、“轻度偏移（抖动）”、“严重偏移”、“完全偏移”。

最后

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