我们将用一个简单的图像来做测试。 OpenCV的Harris角点检测实现 OpenCV 有一个函数cv.cornerHarris()就是用于此目的,包括一下参数: img - 输入图像,该图像必须是float32 类型的灰度图。 blockSize - 角点检测的邻近域大小 ksize - 用于Sobel导数的孔径参数。 k - 方程中Harris 检测自由参数。 举例说明该函数的...
OpenCV 中 Shi-Tomasi 角点检测函数为: 代码语言:javascript 复制 voidcv::goodFeaturesToTrack(InputArray image,// 输入图像 (单通道,8位或浮点型32位)OutputArray corners,// 检测到的角点int maxCorners,// 最多允许返回的角点数量double qualityLevel,//double minDistance,// 角点间的最小欧拉距离InputArray ma...
从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: a. 角点可以是两个边缘的角点; b. 角点是邻域内具有两个主方向的特征点; 前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败。 早期主要有Rosenfeld和Freeman等...
所以Harris 角点检测的结果是一个由角点分数构成的灰度图像。选取适当的阈值对结果进行二值化,我们就检测到了图像中的角点。 OpenCV中的角点检测 使用cv2.cornerHarris(),参数如下: 灰度图) blockSize:角点检测中要考虑的领域大小 ksize:Sobel求导中使用的窗口大小 k:Harris角点检测方程中的自由参数,取值参数为[0.04,...
OpenCV函数原型: C++:voidcornerHarris( InputArray src,//输入8bit单通道灰度Mat矩阵OutputArray dst,//保存角点检测结果,32位单通道,大小与src相同intblockSize,//滑块窗口的尺寸、邻域的大小intksize,//Sobel边缘检测滤波器大小doublek,//Harris中间参数,经验值0.04~0.06intborderType=BORDER_DEFAULT//插值类型); ...
其实就是用角点检测 + 轮廓分析 搞定。 OpenCV解决 基于OpenCV实验大师工具软件1.1 设计的流程如下: 最终每一步的运行结果如下: 面积计算数据跟统计结果如下: OpenCV工作流引擎SDK支持 通过导出的vm配置文件,加载到工作流引擎,可以实现流程复用,处理多张图像,支持的SDK调用代码如下: ...
✔️ OpenCV 中的函数 cv2.cornerHarris() 可以用来进行角点检测,参数如下: img - 输入图像。 blockSize - 角点检测中领域像素的大小。 ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小 k - Harris 角点检测方程中的自由参数,取值参数为 [0,04,0.06]. 输出response 示例 import numpy as np import cv2 as cv de...
要找出图中的白色矩形角点，我们可以采用角点检测与轮廓分析相结合的方法来实现。OpenCV提供了丰富的功能，使得这一过程变得相对简单。以下是基于OpenCV实验大师工具软件1设计的解决方案流程：经过一系列的处理，我们最终得到了每一步的执行结果，如下所示：面积计算数据与统计结果概览：面积计算数据与统计结果概览：OpenCV...
使用OpenCV函数cv::cornerEigenValsAndVecs来查找特征值和特征向量,以确定像素是否为角。 使用OpenCV函数cv::cornerMinEigenVal找到拐角检测的最小特征值。 通过使用上面的两个函数,实现我们自己版本的Harris探测器以及Shi-Tomasi探测器 理论: 计算图像块的特征值和特征向量,用于角点检测。
1.Shi-Tomas角点检测原理 Shi-Tomasi(也称为Good Features to Track)角点检测算法是一种改进的角点检测方法,它基于Harris角点检测算法,并针对一些不足进行了改进。 与Harris角点检测不同,Shi-Tomasi使用了更简化的角点响应函数。它选择了自相关矩阵M的较小特征值λmin作为评价角点的依据: ...