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...
moravec角点检测器对每一个兴趣中心点进行滑窗遍历,计算其相关8-邻域方向的特征关系,像素点值位置变化可取(u,v)={(-1.-1),(-1,0),(-1,1),(0,-1),(0,1),(1,-1),(1,0),(1,-1)}。moravec角点检测于其它同类型角点检测相比存在两个缺点: (1)非均匀性响应:窗口特性决定了在进行角点检测时,很...
导入OpenCV库: 首先需要导入OpenCV库,这是进行图像处理的基础。 python import cv2 import numpy as np 读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。 python image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 转换为灰度图像: 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...
角点通常被定义为两条边的交点,或者说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等,也可称为特征点检测。 角点检测算法的基本思想 使用一个固定窗口在图像上进行任意方向...
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: ...
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...
Python:角点检测 一、使用OpenCV检测角点 在OpenCV中,角点检测可以通过cv2.goodFeaturesToTrack()函数实现,该函数基于Shi-Tomasi角点检测算法。 maxCorners是检测到的角点的最大数目, qualityLevel是角点质量的阈值, minDistance是检测到的角点之间的最小欧氏距离。
Harris角点检测 Shi-Tomasi角点检测(Harris的修改版) FAST角点检测 有了特征点,怎么用呢?你可以比对不同图像的特征信息,进行目标检测、图像拼接等。在OpenCV中,可以通过下面的算子来进行特征匹配: Brute-Force匹配法,也称暴力匹配法 基于FLANN的匹配法 1.使用Harris以及Shi-Tomasi算子获取角点 ...
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。