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...
角点检测通常在灰度图像上进行,因为灰度图像简化了计算。使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。 python gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 4. 应用角点检测算法 OpenCV提供了多种角点检测算法,如Shi-Tomasi和Harris。这里以Shi-Tomasi角点检测为例,因为它通常比Harris更精确。 使用cv2.go...
因为角点位于两条边缘的交点处,代表了两个边缘变化的方向上的点,,所以他们是可以精确定位的二维特征,甚至可以达到亚像素的精度。且其图像梯度有很高的变化,这种变化是可以用来帮助检测角点的。需要注意的是,角点与位于相同强度区域上的点不同,与物体轮廓上的点也不同,因为轮廓点难以在相同的其他物体上精确定位。 1....
构建M矩阵,求矩阵的特征值 比较特征值大小(或者计算角点响应函数):判断哪些点是角点 非极大值抑制(NMS),将真正角点保留下来,其他邻近的角点去除 3. 程序示例 OpenCV cv2.cornerHarris() img:数据类型为float32的输入图像(如果不是float32,用np.float32()转换即可) blockSize: 角点检测中指定区域的大小(角点检测...
一:角点检测 什么是角点,难道是角落里面的点?我们知道,比如说墙角,他有往左延申的边缘,又有往右延申的边缘,那么这样的概念同样可以帮助我们理解图像的角点检测。 其实我们人眼对于角点的识别是通过一个小窗口来实现的,如下面这张图所示,如果在各个方向上移动这个小窗口,窗口内的灰度发生了较大的变化,那么说明窗口内...
在Python OpenCV中,可以使用角点检测算法来提取正方形的角点。角点检测是计算机视觉中的一项重要任务,用于识别图像中的角点或兴趣点。以下是关于角点检测的完善且全面的答案: 概念:角点是图像中具有明显变化的区域,通常是两条边缘相交的地方。角点检测算法旨在找到这些角点,并将其作为图像中的关键特征点。 分类:常...
现在让我们看看它们的代码实现。首先,需要把图片转换为灰度图。Harris角点检测可以通过OpenCV中的cv2.cornerHarris()函数实现。 代码语言:javascript 复制 img=cv2.imread('images/desk.jpg')img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)# Apply Harris corner detection ...
Python OpenCV 练习指南 09:关键点与特征检测算法 练习题 1:Harris角点检测 练习说明:使用OpenCV实现Harris角点检测,并在检测到的角点上标记。 任务:选择或者拍摄一张具有明显角点的图像,如建筑物。运用OpenCV的Harris角点检测功能来找到各角点,并使用小圆圈将它们标记在图像上。
在OpenCV中,角点检测是通过Harris角点检测或者SIFT(尺度不变特征变换)等方法来完成的。 在Python中使用OpenCV进行角点检测的基本步骤如下: 1.读取图像 2.转换为灰度图像 3.使用角点检测算法找到角点 4.输出角点坐标 下面是一个使用OpenCV进行Harris角点检测并输出角点坐标的Python代码示例: ```python import cv2 import...