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...
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...
获取角点:corners=cv.goodFeaturesToTrack(img,maxcorners,qualitylevel,minDistance) img:灰度图. maxcorners:所需要的角点数量. qualitylevel:最低可接受的角点质量水平,范围在0到1之间. minDistance:角点之间的最小距离,即距离小于该值的两点会被判定为同一个点. 获取角点的具体坐标: 获取的corners可用numpy的ravel...
1. FAST角点提取:找到图像中“角点”,与原版FAST相比,ORB计算了特征点的主方向,为后续BRIEF描述子增加了旋转不变性。 2. BRIEF描述子:对上一步提取出的特征点周围图像区域进行描述,ORB对BRIEF进行了改进,主要是在BRIEF中使用了方向信息。 cv2.ORB_create([, nfeatures[, scaleFactor[, nlevels[, edgeThreshold[...
简介:python+opencv学习之--提取角点 实现提取轮廓的功能,并且绘制出轮廓的重心 import numpy as np import cv2 from pylab import imshow from pylab import array from pylab import plot from pylab import title #读取图片 img = cv2.imread('timg.jpeg') ...
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。
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 ...
一、OpenCV接口调用示意 介绍了OpenCV3中提取图像角点特征的函数: dst = cv2.cornerHarris(gray,2,23,0.04)中第3个参数(23)调整对结果影响如下: 取值为3时: 取值为23时: 二、使用Python实现harris胶垫检测 计算机视觉课后作业,因为已经
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: ...