下面是使用Harris角点检测提取图像中角点的示例代码: # 读取图像image=cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图像gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 执行角点检测corners=cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)# 标记角点image[corners>0.01*corners.max()]=[0,0,255]# 显示结果cv2.imshow('Corners',i...
harris角点检测算法首先对图像中的每个像素计算2*2的协方差矩阵M,然后求出如下表达式的值: R=det(M) -k*(trace(M)^2) (一般k的取值在0.04~0.06之间,opencv中取值范围更大) det(M)=λ1*λ2 trace(M)=λ1+λ2, λ1、λ2为协方差矩阵M的特征值; R值为正且比较大时为角点位置,R值为负时为边缘,R...
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:...
需要注意的是,需要安装之前版本的opencv-contrib库才可以使用,surf及sift均受专利保护 4.orb特征提取 ORB算法使用FAST算法寻找关键点,然后使用Harris角点检测找到这些点当中的最好的N个点,采用BRIEF描述子的特性。ORB算法处于起步阶段,速度优于前两种算法,也吸收了其优点,同时他是开源的。 # 创建ORB特征检测器和...
本文，用opencv-python模块来检测图像里面，不同区域的角点。工具/原料 电脑 anaconda（python3.6）opencv模块 numpy模块 方法/步骤 1 读图：img = cv2.imread('0.png')2 转化为灰度图：gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)3 把数据类型转化为32位浮点数：gray = np.float32(gray)4 ...
角点特征常常是图像中独特的存在,比如你在玩拼图游戏时,首先肯定会去找一些独一无二的匹配项,比如人像的眼睛,嘴巴,这些特征你很容易判断哪些碎片应该拼凑在一起,而相比之下,那些比较常见的特征你需要最后多次调整才能找到对的位置。角点特征就是这样较独特的存在,下图中矩形的右上角点区域,无论你往哪个方向移动,图...
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] 示例: 将一个棋盘作为输入,来计算它的角点: ...
特征检测和提取算法:Harris(检测角点)SIFT(检测斑点blob)SURF(检测斑点)FAST(检测角点)BRIEF(检测斑点)ORB(带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法) 特征匹配算法:暴力匹配(Brute-Force)基于FLANN匹配。 特征:特殊的图形区域、独特性和易于识别性--角点和高密度区域。大量重复区域和低密度区域不适合作为特征,边缘...
python-opencv系列的最后主要还是把opencv官方文档里面前面没有提到的内容消化一下。 特征检测和描述 上面谷歌翻译把features翻译成功能,应该是特征。 在图像中寻找在其周围的所有区域中移动(少量)时具有最大变化的区域,这一句比较关键。 Harris Corner Detection(哈里斯角点检测) ...
python opencv 角点检测 #Copyright'''角点检测'''importcv2importnumpyasnpprint('角点检测')image=cv2.imread('D:/python_examples/zhuantou1.jpg')#cv2.imshow("img",image)#cv2.waitKey(0)gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#1,转灰度dst=cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)#调用函数cornerHarris...