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...
一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点; 两条及两条以上边缘的交点; 图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点; 角点处的一阶导数最大,二阶导数为零,指示物体边缘变化不连续的方向。 四、cornerHarris函数详解 cornerHarris 函数用于在OpenCV中运行Harris角点检测算子处理图像。和cornerMinEigenVal( )...
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...
OpenCV-Python亚像素级角点 最近在学习亚像素级角点检测,发现一个问题,就是我用Shi-Tomasi角点检测得到的值在未进行类型转换时,就已经是亚像素级了。有点奇怪,不知道是不是OpenCV版本问题。最后就是标记的红色圆圈好像已经覆盖了亚像素级范围了,应该减小。 亚像素检测: importcv2ascvimportnumpyasnpif__name__=='...
python-opencv系列的最后主要还是把opencv官方文档里面前面没有提到的内容消化一下。 特征检测和描述 上面谷歌翻译把features翻译成功能,应该是特征。 在图像中寻找在其周围的所有区域中移动(少量)时具有最大变化的区域,这一句比较关键。 Harris Corner Detection(哈里斯角点检测) ...
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 ...
边缘检测结果 经过以上 5 个过程,可以得到如下结果: 将其与 OpenCV,skimage 算法进行对比: 我个人感觉 OpenCV 的结果是最好的,其次是 skimage 的结果。自己的算法结果有些地方还是蛮粗糙的。有时间的话,可以尝试不同的标准差 σ ,或者尝试不同的高斯滤波器的尺寸等等,没准可以改进结果。或者也可以学习一下 skima...
通过检测图像中亮度、颜色或纹理的变化,边缘检测可以帮助我们提取出图像中的轮廓信息,从而实现图像分割、目标识别、图像增强等应用。 边缘检测可以分为以下几种常见的方法: 基于梯度的方法:常用的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。这些方法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘的位置。 基于模板匹配...
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...