createTrackbar("thresh:",sourceimg,&thresh,max_thresh,Harris_demo);//创建一个控制条,用来改变检测角点的阈值; imshow(sourceimg,src); Harris_demo(0,0);//调用回调函数;将thresh定义为全局变量,不用传递参数; waitKey(0);//回车结束 return 0; } void Harris_demo(int,void*) { Mat dst,dst_norm,...
在图像特征中最重要的是角点,哪些是角点(1 灰度梯度最大值对应的像素,2 两条线的交点,3 极值点(一阶导数最大,二阶导数为0))。 1 Harris角点检测 harris角点检测的基本原理:对于一个小的图像区域,如果它发生了任意方向的灰度变化,那么这个区域中的像素点都会发生相应的灰度变化。而对于平坦区域,即使发生了灰度...
角是两条边的交点,也可称为角点或拐角,它是图像中各个方向上强度变化最大的区域。 OpenCV的 cv2.cornerHarris()、cv2.cornerSubPix()和 cv2.goodFeaturesToTrack()函数用于角检测。 1. 哈里斯角检测 cv2.cornerHarris()函数根据哈里斯角检测器算法检测图像中的角,其基本格式如下: dst = cv2.cornerHarris(src, b...
opencv3+python3 方法/步骤 1 cornerHarris是角点判断的关键函数。# cv.cornerHarris(src,blockSize,ksize,k,dst=None,borderType=None)# src：数据类型为 float32 图像# blockSize：角点检测区域大小# ksize：Sobel求导中使用的窗口大小# k：一般取[0.04 0.06]# dst：输出图像# borderType：边界的类型import...
Harris Corner Detection 角点 角点所具有的特征: 轮廓之间的交点 对于同一场景,即使视角发生变化,通常具备稳定性质的特征 该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化 角点检测基本原理 使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,比较滑动前与滑动后两种情况,窗口中的像素灰度变化程度,如果...
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 ...
本节为《OpenCV计算机视觉实战(Python)》版第11讲,Harris角点检测,的总结。 总结 Harris角点检测 1. 角点介绍 定义 角点定义: 不管是在竖直还是水平方向移动,像素值都发生剧烈的变化。 图中,E和F是角点,C和D是边界但不是角点。 相关的数学知识 计算机如何识别角点: ...
一、Harris角点检测 代码: importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('poly02.png')# to graygray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)thr,gray=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)# cv2.imshow('gray_bin_inv', gray)# Harris detection# params: gray-img(float32), NMS blocksize, ...
opencv(python)中Harris角点检测函数 函数原型: dst = cv.cornerHarris( src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]] ) src : 原图 blockSize : 检测过程中移动窗口大小 ksize : Soble 滤波器的大小 k : 常数,通常取值范围[0.04,0.16] 对参数有不懂,请参考:Harris角点检测算法讲解及python实现 ...
python代码: importnumpyasnpimportcv2ascvdefprocess(image,opt=1):# Detector parametersblockSize=2apertureSize=3k=0.04# Detecting cornersgray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)dst=cv.cornerHarris(gray,blockSize,apertureSize,k)# Normalizingdst_norm=np.empty(dst.shape,dtype=np.float32)cv.normalize...