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,...
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...
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...
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(角点检测中指定的窗口有多大) ksize: Sobel求导中使用的窗口大小(一般为3就可以) k: 取值参...
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, ...
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 ...
一、图像特征-harris 1.1 harris角点检测 上图我们可以清楚地看到楼房地形状,这是由于它的边边角角在画面上将其勾勒了出来,就像我们小时候玩拼图一样,边边角角有线条或者拐弯的地方最容易选择,对于上图,E和F很好查找,C和D次之,而想找出A和B所在的位置,则要难上很多。
1.2,Harris角点检测数学推导 根据算法思想,Harris算法是利用窗口内图像灰度的自相关性进行的,设计一个窗口在图像中移动,构建数学模型,计算移动窗口的灰度差值(即移动前和移动后窗口所在区域图像的自相关系数)。 Harris算法是利用的窗口内图像灰度的自相关性进行的,设定一个窗口,并在图像中移动,计算移动前与移动后窗口所...