http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html cv2.cornerHarris()函数的返回值其实就是R值构成的灰度图像 灰度图像坐标会与原图像对应 R值就是角点分数 当R值很大的时候 就可以认为这个点是一个角点 cv2.cornerHarris(src=gray, blockSize, ksize, k, dst=None, borderType=None) """ co...
从Harris 角点检测的算法中,我们知道当一个特征值远远大于另外一个特征值时检测到的是边界。所以他们使用了一个简单的函数,如果比例高于阈值(OpenCV 中称为边界阈值),这个关键点就会被忽略。文章中给出的边界阈值为 10。 所以低对比度的关键点和边界关键点都会被去除掉,剩下的就是我们感兴趣的关键点了。 1.3 ...
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....
4.如果在这个圆里面有n个像素的灰度值都大于Ip+t或者都小于Ip-t,那么这个p就是一个角点。 5.有一种高速的检测方法可以排除很多非角点。这种方法只检查四个像素点,分别在圆的1,9,5,13位置(首先如果1和9太暗或者太亮,我们先检查它们的灰度值,如果1和9满足4中的要求,则检查5和13。这4个点是圆的最上,最...
OpenCV中的角点检测 使用cv2.cornerHarris(),参数如下: img:数据类型为float32的输入图像(灰度图) blockSize:角点检测中要考虑的领域大小 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] import cv2 import numpyasnp ...
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、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, ...
机器学习角点检测 1.选择一组图像进行训练(最好从目标应用范围内) 2.运行FAST算法来对每个图像进行特征点查找 3.对每个特征点,存下周围的16个像素作为向量。所有图像做完以后得到特征向量P。 4.这16个像素里的每个像素(设为x)可以有下面的三个状态:
opencv如何实现哈里斯角点检测的呢? 输入可以是uint8的,不过得是单通道的。得到的结果就是我们按照哈里斯角点检测计算出来的R。 上面取的阈值是c里面最大值的0.01。 红点比较难看到(瓷砖的角点),这是因为满足条件的像素太少了,一个像素的红点还是太难看到了,所以上面的例子做了一个局部最大值滤波,也就是膨胀处...
机器学习角点检测 1.选择一组图像进行训练(最好从目标应用范围内) 2.运行FAST算法来对每个图像进行特征点查找 3.对每个特征点,存下周围的16个像素作为向量。所有图像做完以后得到特征向量P。 4.这16个像素里的每个像素(设为x)可以有下面的三个状态: