使用改进的Shi-Tomasi方法来更准确地检测角点。 使用函数cv::goodFeaturesToTrack使用Shi-Tomasi方法检测角。 理论: R = 两个lamda值中的最小值。 image输入8位或32位浮点单通道图像。 corners检测到的角的输出向量。 maxcorners返回的最大角数。如果有比发现的角更多的角,则返回最强的角。maxCorners <= 0表示不...
Corners: 搜索到的角点,在这里所有低于质量水平的角点被排除掉,然后把合格的角点按质量排序,然后将质量较好的角点附近(小于最小欧式距离)的角点删掉,最后找到maxCorners个角点返回。 示例: import numpy as np import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as plt# 1 读取图像img = cv.imread('./image/tv.jpg') ...
Shi-Tomasi角点检测的理论和Harris角点检测的理论几乎完全一致,唯一不同的是在使用矩阵特征 计算角度响应的时候 先上视频效果 视频内容 相关API C++: void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners,--表示返回角的数目,如果检测出来角点数大于最大数目 则返回响应值最强前规定数目。
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) corners=cv2.goodFeaturesToTrack(gray, maxCorners=0, qualityLevel=0.01, minDistance=10) print(corners) print(type(corners)) print(corners.shape) corners=np.int64(corners) #img[dst>0.01*dst.max()] #画出角点 for i in corners: #i相当于corners中的每...
privatevoidshiTomasicornerDemo(Mat src,Mat dst){// 变量定义double k=0.04;int blockSize=3;double qualityLevel=0.01;boolean useHarrisCorner=false;// 角点检测Mat gray=newMat();Imgproc.cvtColor(src,gray,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);MatOfPoint corners=newMatOfPoint();Imgproc.goodFeaturesToTrack(gray,cor...
maxCorners为返回的角的最大数量。 qualityLevel为可接受的角的最低质量。 minDistance为返回的角之间的最小欧几里得距离。 示例代码如下。 Shi-Tomasi角检测 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('five.jpg') #打开图像,默认为BGR格式 ...
corners:输出角点坐标 mask:可选的感兴趣区域,指定想要检测角点的区域。 blockSize:默认为3,角点检测的邻域大小(窗口尺寸) useHarrisDetector:用于指定角点检测的方法,如果是true则使用Harris角点检测,false则使用Shi Tomasi算法。默认为False。 k:默认为0.04,Harris角点检测时使用。
corners: 输出的角点向量 img: 输入图像 maxCorners: 能输出的最大角点个数(若maxCorners<=0,则默认无最大值限制) qualityLevel: 参数用于描述图像角点的最小可接受质量。该参数值会乘以最佳角点质量度量,即最小特征值(参见cornerMinEigenVal)或Harris函数响应(参见cornerHarris)。质量度量小于该乘积的角点将被拒绝。
imshow( corners_window, dst_norm_scaled ); imshow( source_window, src ); } Shi-Tomasi 算法 Shi-Tomasi 算法是Harris 算法的改进。Harris 算法最原始的定义是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减,再将差值同预先给定的阈值进行比较。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法,若两个特征值中较小的一个大于最小...
imshow( corners_window, dst_norm_scaled ); imshow( source_window, src ); } Shi-Tomasi 算法 Shi-Tomasi 算法是Harris 算法的改进。Harris 算法最原始的定义是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减,再将差值同预先给定的阈值进行比较。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法,若两个特征值中较小的一个大于最小阈...