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文档简介

第OpenCV半小时掌握基本操作之角点检测目录概述角点检测角点检测代码

概述

OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,支持多语言,功能强大.今天小白就带大家一起携手走进OpenCV的世界.

角点检测

角点检测(CornerDetection)是图像的重要特征.角点可以帮助我们实现图像对其,图像拼接,目标识别等等重要用途.

Harris角点检测(HarrisCornerDetection)是最基础也是最重要的一种角点检测算法.通过计算图像在x,y上平移的自相似性(Self-Similarity)来判断图像是否为角点.

例如:某图像的某个位置在x/y方向上做微小的滑动,如果窗口内的灰度值都有较大变换,那么这个位置就是角点.

角点检测代码

格式:

cv2.cornerHarris(src,blockSize,ksize,k,dst=None,borderType=None)

参数:

scr:输入图像

blockSize:焦点检测中指定区域的大小

ksize:Sobel求导中使用的窗口大小

ksize:Sobel孔径参数,取值范围为[0.04,0.06]

例1:

importnumpyasnp

importcv2

#读取图片

image=cv2.imread("house.jpg")

#转换成灰度图

image_gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#harris角点检测

harris=cv2.cornerHarris(image_gray,2,3,0.04)

#阈值转换原图

image_corner=image.copy()

image_corner[harris0.01*harris.max()]=[0,0,255]

combine=np.hstack((image,image_corner))

#图片展示

cv2.imshow("origionalvscornerdetection",combine)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

#保存结果

cv2.imwrite("harris.jpg",combine)

输出结果:

例2:

importnumpyasnp

importcv2

#读取图片

image=cv2.imread("house2.jpg")

#转换成灰度图

image_gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#harris角点检测

harris=cv2.cornerHarris(image_gray,2,3,0.04)

#阈值转换原图

image_corner=image.copy()

image_corner[harris0.1*harris.max()]=[0,0,255]

combine=np.hstack((image,image_corner))

#图片展示

cv2.imshow("origionalvscornerdetection",image_corner)

cv2.waitKe

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