在OpenCV中,有多种方法可以用来提取图像中的角点。其中最常用的方法是Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测。 Harris角点检测 Harris角点检测是一种基于图像的亮度变化来检测角点的方法。它通过计算图像的局部像素灰度变化的协方差矩阵来确定角点位置。 下面是使用Harris角点检测提取图像中角点的示例代码: # 读取图像image=c...
获取角点:corners=cv.goodFeaturesToTrack(img,maxcorners,qualitylevel,minDistance) img:灰度图. maxcorners:所需要的角点数量. qualitylevel:最低可接受的角点质量水平,范围在0到1之间. minDistance:角点之间的最小距离,即距离小于该值的两点会被判定为同一个点. 获取角点的具体坐标: 获取的corners可用numpy的ravel...
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...
1. FAST角点提取:找到图像中“角点”,与原版FAST相比,ORB计算了特征点的主方向,为后续BRIEF描述子增加了旋转不变性。 2. BRIEF描述子:对上一步提取出的特征点周围图像区域进行描述,ORB对BRIEF进行了改进,主要是在BRIEF中使用了方向信息。 cv2.ORB_create([, nfeatures[, scaleFactor[, nlevels[, edgeThreshold[...
用python和opencv检测图像角点 简介 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...
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。 importcv2importnumpyasnp# 读取图片img=cv2.imread(r"C:\Users\jinli\Desktop\photos\13...
应用:图像拼接、图像匹配 特征检测和提取算法:Harris(检测角点)SIFT(检测斑点blob)SURF(检测斑点)FAST(检测角点)BRIEF(检测斑点)ORB(带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法) 特征匹配算法:暴力匹配(Brute-Force)基于FLANN匹配。 特征:特殊的图形区域、独特性和易于识别性--角点和高密度区域。大量重复区域和低密...
简介:python+opencv学习之--提取角点 实现提取轮廓的功能,并且绘制出轮廓的重心 import numpy as np import cv2 from pylab import imshow from pylab import array from pylab import plot from pylab import title #读取图片 img = cv2.imread('timg.jpeg') ...
opencv-python特征检测 本章节介绍Harris角点检测,SIFT关键点检测,shi-Tomasi角点检测,SURF特征检测,ORB特征检测。 特征检测是提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。其结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点,连续的曲线或连续的区域。