当一个窗口在图像上移动,在平滑区域如图(a),窗口在各个方向上没有变化。在边缘上如图(b),窗口在边缘的方向上没有变化。在角点处如图(c),窗口在各个方向上具有变化。Harris角点检测正是利用了这个直观的物理现象,通过窗口在各个方向上的变化程度,决定是否为角点。 将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v): 采...
6.3.1 亚像素角点检测 前文讲解了利用Harris进行角点检测和利用Shi-Tomasi方法进行角点检测外,如果对角点的精度有更高的要求,可以用cornerSubPix()函数将角点定位到子像素,从而取得亚像素级别的角点检测效果。 6.3.2 亚像素角点检测:cornerSubPix()函数 cornerSubPix()函数讲解 C++: void cornerSubPix( Input...
✔️ 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...
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(), // mask=0的点忽略 ...
Harris角点检测 当一个窗口在图像上移动,在平滑区域如图(a),窗口在各个方向上没有变化。在边缘上如图(b),窗口在边缘的方向上没有变化。在角点处如图(c),窗口在各个方向上具有变化。Harris角点检测正是利用了这个直观的物理现象,通过窗口在各个方向上的变化程度,决定是否为角点。
opencv如何实现哈里斯角点检测的呢? 输入可以是uint8的,不过得是单通道的。得到的结果就是我们按照哈里斯角点检测计算出来的R。 上面取的阈值是c里面最大值的0.01。 红点比较难看到(瓷砖的角点),这是因为满足条件的像素太少了,一个像素的红点还是太难看到了,所以上面的例子做了一个局部最大值滤波,也就是膨胀处...
OpenCV里的Harris角点检测 OpenCV有一个函数cv2.cornerHarris()来做这个,参数是: img - 输入图像,应该是灰度图和float32类型 blockSize - 做角点检测的近邻的大小 ksize - Sobel导数的孔径参数 k - Harris检测等式里的自由参数 import cv2 import numpy as np ...
使用cv2.convexHull来寻找凸包的角点, 他有个可选参数returnPoints,默认是True,代表返回角点的x/y坐标;如果为False的话,表示返回轮廓中是凸包角点的索引。 当使用cv2.convexityDefects()计算凸包缺陷时,cv2.convexHull的returnPoints需为False 。cv2.convexityDefects()的返回值为: ...
1.原理 Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减,得到DoG图。步骤: 处理一幅图像在不同高斯参数下的DoG 用两个不同的5x5高斯核对图像进行卷积,然后再相减的操作。重复三次得到三个差分图A,B,C。 根据DoG求角点 计算
亚像素精度的角点 有时,你可能需要以最大的精度去找角点。 OpenCV带有一个函数cv.cornerSubPix(),该函数进一步细化了像素以亚像素精度检测。下面是一个例子。一样的,我们需要先找到Harris corner。然后我们传递这些角的质心(在角处可能有一堆像素,我们取它们的质心)以细化它们。 Harris角用红色像素标记,精制角用...