moravec角点检测对噪声十分敏感,一般在进行角点检测前,先对图像兴趣区域采用较大的窗口或先进行平滑操作。 #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; cv::Mat MoravecCorners(cv::Mat srcImage,int ksize,int threshold) { cv::Mat resMorMat = srcImage.clone(); int r = ksize / 2; const int...
Shi-Tomasi角点检测 由于Harris算法的稳定性和k值有关,Shi-Tomasi发现,角点的稳定性和矩阵M的较小特征值有关,改进的Harris算法即直接计算出矩阵M的特征值,用较小的特征值与阈值比较,大于阈值的即为强特征点。 opencv中对其实现算法在goodFeaturesToTrack()函数中: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> u...
PythonOpenCV-特征检测-角检测 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...
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...
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: ...
OpenCV提供了多种角点检测算法,如Shi-Tomasi和Harris。这里以Shi-Tomasi角点检测为例,因为它通常比Harris更精确。 使用cv2.goodFeaturesToTrack()函数进行Shi-Tomasi角点检测。该函数需要指定三个主要参数:最大角点数、质量级别参数(通常设置为0.01到0.04之间)和最小欧氏距离(用于控制角点之间的最小距离,以避免角点过于密...
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 ...
python环境opencv用SIFT检测角点的方法 简介 在角点检测过程中，有时会出现目标物体变大变小的情况，传统的shi-Tomasi 和Harris因为是的算法特点是角度不变性，也就是旋转对角点检测没什么影响。因此出现SIFT克服了shi-Tomasi 和Harris的不足。缩放也没影响，是检测局部特征的算法，具有尺度不变性 工具/原料 opencv3 ...
opencv3 python3 方法/步骤 1 他主要替代了哈瑞斯的计算方法，把兰姆达计算公式，改成比大小。在opencv里使用goodFeaturesToTrack()进行角点计算。最后在补充一个号称亚像素级焦点函数cornerSubPix。还是用米框图为例 2 第一步 还是引入图转成灰度import cv2 as cvimport numpy as npimport copyimport osfrom ...