寻找像素级角点。 参数: image:输入8位或32位浮点单通道图像; corners:输出检测角点的向量; maxCorners:返回角落的最大数量,如果检测到更多的角度,就返回它们中的最强壮的一个; qualityLevel:表征图像角点的最小可接受质量的参数,参数值乘以最好角点质量–最小特征值或哈里斯函数响应; minDistance:返回角点之间可能...
通过使用 OpenCV 的cornerSubPix函数,我们可以提升发现的角点(即边缘交点)的精度到亚像素级别。 # 找到图像中的角点corners=cv2.goodFeaturesToTrack(gray,maxCorners=100,qualityLevel=0.01,minDistance=10)# 为角点准备亚像素准确性检测的初始化corners=np.float32(corners)# 设置亚像素精度criteria=(cv2.TERM_CRITERIA...
当然还有形态学边缘检测的方法(这个以后再说),比较新的算法有基于亚像素的,这个请去https://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/64124630,里面数学知识蛮多的。最后来说一个比较重要的Canny算法: 参考了https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_canny/py_cann...
这个函数用迭代的方法找到亚像素级别的角点的精确位置。所谓亚像素级别,可以理解为把图片像素resize(用插值的方法),然后现在放大之后的图片上的一个像素在原图上就相当于是一个像素中的某一个矩形,最小单位就不再局限于一个像素了。寻找精确亚像素角点位置是基于从中心q指向q邻域内的点p的向量,这个向量和p点的梯度...
对于一个图像而言,在 OpenCV 中进行读取展示的步骤如下,你可以将其代码进行对应。 图像读取; 窗口创建; 图像显示; 图像保存; 资源释放。 涉及需要学习的函数有cv2.imread()、cv2.namedWindow()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()、cv2.destroyWindow()、cv2.destroyAllWindows()、cv2.imshow()、cv2.cvtColor()、cv2...
7. OpenCV 界面事件操作之鼠标与滑动条 8. 图像像素、通道分离与合并 9. 图像逻辑运算 10. 图像 ROI 与 mask 掩膜 11. 图像几何变换 12. 图像滤波 13. 图像固定阈值与自适应阈值 14. 图像膨胀腐蚀 15. 边缘检测 16. 霍夫变换 17. 图像直方图计算及绘制 ...
在本章中,我们将讨论特征检测器和描述符,以及不同类型的特征检测器/提取器在图像处理中的各种应用。我们将从定义特征检测器和描述符开始。然后,我们将继续讨论一些流行的特征检测器,如 Harris 角点/SIFT 和 HOG,然后分别使用scikit-image和python-opencv (cv2)库函数讨论它们在图像匹配和目标检测等重要图像处理问题中...
如果 C 是局部最大值的话,C 点的梯度幅值就要大于梯度方向直线与 g1g2,g4g3 两个交点的梯度幅值,即大于点 dTemp1 和 dTemp2 的梯度幅值。上面提到这种方法无法达到最好的效果,因为 dTemp1 和 dTemp2 不是整像素,而是亚像素。亚像素的意思就是在两个物理像素之间还有像素。
OpenCV附带了一个函数cv.cornerSubPix(),它进一步细化了以亚像素精度检测到的角落。下面是一个例子。和往常一样,我们需要先找到哈里斯角。然后我们通过这些角的质心(可能在一个角上有一堆像素,我们取它们的质心)来细化它们。Harris角用红色像素标记,精制角用绿色像素标记。对于这个函数,我们必须定义何时停止迭代的...
可以使用OpenCV中的cvtColor函数来完成灰度化处理。代码示例如下: 代码语言:txt 复制 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 边缘检测:使用OpenCV中的边缘检测算法(如Canny算子)来检测图像中的边缘。可以使用以下代码完成边缘检测: 代码语言:txt 复制 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) 圆拟合:使用...