通过Opencv进行角点检测

目录

引入

介绍

①使用的主要函数介绍

②实际例子解释

③自相似性是什么?


引入

我们想要获取图片上的角点,就要用到我们的harris角点检测

介绍

①使用的主要函数介绍

cv2.cornerHarris()

  • img: 数据类型为 float32 的入图像

不是float32的数据要使用,np.float32()转换为float32

  • blockSize: 角点检测中指定区域的大小

指定检测框的区域大小

  • ksize: Sobel求导中使用的窗口大小 一般设置为3即可,即表示为3x3大小的

Sobel求导中使用的窗口大小就是使用sobel算子进行边缘检测那个,是这样的:

sobel算子 x 原始图像 = 边缘图像

  • k:判断时候的比例系数 设为 0.04~0.06都可以

②实际例子解释

我们对如下图片进行角点检测

代码:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

可能疑惑点解释:

img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]

整体过程(主要在于自相似性):

dst为我们计算完的所有点,将它和dst里面最大值的0.01倍进行比较(因为最大值肯定是个角点[自相似性]),

如果大于了表明可能是个角点,我们把它的颜色设置为[0,0,255]红色画出来

结果


③自相似性是什么?

自相似性公式:

总体来说就是判断差异大不大,和边界检测有点类似:

I(u,v) - I(u + x, v + y) 的差值大的话,那他就是个角点

相关推荐
千宇宙航1 小时前
闲庭信步使用SV搭建图像测试平台:第三十一课——基于神经网络的手写数字识别
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·fpga开发
onceco1 小时前
领域LLM九讲——第5讲 为什么选择OpenManus而不是QwenAgent(附LLM免费api邀请码)
人工智能·python·深度学习·语言模型·自然语言处理·自动化
whoarethenext4 小时前
使用 C++/OpenCV 和 MFCC 构建双重认证智能门禁系统
开发语言·c++·opencv·mfcc
jndingxin4 小时前
OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
人工智能·opencv·计算机视觉
Sweet锦4 小时前
零基础保姆级本地化部署文心大模型4.5开源系列
人工智能·语言模型·文心一言
hie988945 小时前
MATLAB锂离子电池伪二维(P2D)模型实现
人工智能·算法·matlab
晨同学03275 小时前
opencv的颜色通道问题 & rgb & bgr
人工智能·opencv·计算机视觉
蓝婷儿5 小时前
Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 3 - 决策树 & 随机森林模型实战
人工智能·python·机器学习
大千AI助手6 小时前
PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
人工智能·机器学习·贝叶斯·mc·pagerank·条件概率·马尔科夫链
小和尚同志6 小时前
Cline | Cline + Grok3 免费 AI 编程新体验
人工智能·aigc