✔️ 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...
OpenCV 中 Shi-Tomasi 角点检测函数为: voidgoodFeaturesToTrack( 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 mask = noArray...
该点在灰度变化贡献最大;而离窗口W中心(角点)较远的点,这些点的灰度变化几近平缓,这些点的权重系数,可以设定小值,以示该点对灰度变化贡献较小,那么我们自然而然想到使用二元高斯函数来表示窗口函数; 上述是Moravec角点检测算法,该算法是基于相邻像素之间的欧氏距离度量灰度变化量,缺点:不具有旋转不变性(同一张图片...
角点时图像中存在物体边缘角落位置的点或者一些特殊位置的点,角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法,是运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别的基础。 本篇文章将介绍opencv中常用的几种角点检测方法的原理和基于C++的实现。 一、Harris角点检测 Harris角点原理:设置一个矩形框,...
cornerHarris 函数用于在OpenCV中运行Harris角点检测算子处理图像。和cornerMinEigenVal( )以及cornerEigenValsAndVecs( )函数类似,cornerHarris 函数对于每一个像素(x,y)在blockSize × blockSize 邻域内,计算2x2梯度的协方差矩阵M(x,y),接着它计算如下式子: ...
作用:计算图像块的特征值和特征向量用于角点检测。 形式:voidcornerEigenValsAndVecs(InputArray src, OutputArray dst,intblockSize,intksize,intborderType=BORDER_DEFAULT ); 参数: src:输入单通道8位或浮点图像; dst:用来存储结果的图像;它有src相同的大小和类型为CV_32FC(6); ...
角点家族的大护法是 J.shi 和 C.Tomasi在1994年提出的 Shi-Tomasi 角点检测算子,它是对 Harris 角点检测算子的改进,并且有一个直接“叫嚣” Harris算子的名字——“Good Feaures to Track”,在opencv中实现函数是 goodfeaturesToTrack。它通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点,大部分情况下,有比...
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: ...
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: ...
opencv 2410 方法/步骤 1 goodFeaturesToTrack格式：void goodFeaturesToTrack( InputArray image, //输入图像 OutputArray corners, //输出角点vector int maxCorners, //最大角点数目 double qualityLevel, // 质量水平系数 double minDistance, // 最小距离，小于此距离的点忽略 InputArray mask = noArray(...