摘要:低于质量水平的所有角落都被拒绝,然后它根据质量按降序对剩余的角进行排序
Shi-Tomasi Corner Detector & Good Features to Track
cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance[, corners[, mask[, blockSize[, useHarrisDetector[, k]]]]])
opencv通过Shi-Tomasi方法(或Harris角点检测,如果你指定它)在图像中找到N个最强角,图像应该是灰度图像,需要指定要查找的角点数,需要指定质量等级,该等级是0-1之间的值,表示低于每个人被拒绝的角落的最低质量,需要供检测到的角之间的最小欧氏距离.
利用所有这些信息,该函数可以在图像中找到角点。 低于质量水平的所有角落都被拒绝,然后它根据质量按降序对剩余的角进行排序.
import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread("img5.png") gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,25,0.01,10) corners = np.int0(corners) for i in corners: x,y = i.ravel() cv2.circle(img,(x,y),3,255,-1) plt.imshow(img),plt.show()
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/42067.html
摘要:角点角点所具有的特征轮廓之间的交点对于同一场景,即使视角发生变化,通常具备稳定性质的特征该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化角点检测基本原理使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,比较滑动前与滑动后两种情况 Harris Corner Detection 角点 角点所具有的特征: 轮廓之间的交点 对于同一场景,即使视角发生变化,通常具备稳定性质的特...
摘要:若邻域内只有一个特征点角点,则保留,得分计算公式如下公式中用表示得分,表示阈值它比其他现有的角落探测器快几倍但它对高水平的噪音并不稳健,效果取决于阈值 FAST Algorithm for Corner Detection 理论 我们已经学习带走几个特征检测器,它们都really good , 但是从实时的角度来说,它们的速度还不够快.作为解决方案,FAST(加速段测试的特征)算法由E...
摘要:理论前面讲的角点检测器中的角点在旋转的图像中也是角点,但是缩放呢如果缩放图像,则角可能不是角例如,检查下面的简单图像,当在同一窗口中放大时,小窗口内的小图像中的角是平坦的所以角点检测器不是尺度不变的所以,在年,不列颠哥伦比亚大学的在他的论 Introduction to SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 理论 前面讲的Harris角点检...
阅读 3499·2023-04-26 02:00
阅读 3092·2021-11-22 13:54
阅读 1705·2021-08-03 14:03
阅读 717·2019-08-30 15:52
阅读 3096·2019-08-29 12:30
阅读 2427·2019-08-26 13:35
阅读 3372·2019-08-26 13:25
阅读 3008·2019-08-26 11:39