OpenCV | OpenCV哈里斯 (Harris)角点检测
【摘要】 环境
pip install opencv-python==3.4.2.16 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16
理论
克里斯·哈里斯(Chris Harris)和迈克·史蒂芬斯(Mike Stephens)在1988年的论文《组合式拐角和边缘检测器》中做了一次尝试找到这些拐角的尝试,所以现在将其称为哈里斯拐角检测器。...
环境
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pip install opencv-python==3.4.2.16
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pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16
理论
克里斯·哈里斯(Chris Harris)和迈克·史蒂芬斯(Mike Stephens)在1988年的论文《组合式拐角和边缘检测器》中做了一次尝试找到这些拐角的尝试,所以现在将其称为哈里斯拐角检测器。
函数:cv2.cornerHarris(),cv2.cornerSubPix()
示例代码
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import cv2
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import numpy as np
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filename = 'molecule.png'
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img = cv2.imread(filename)
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gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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gray = np.float32(gray)
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dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
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#result is dilated for marking the corners, not important
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dst = cv2.dilate(dst,None)
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# Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image.
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img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
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cv2.imshow('dst',img)
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if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
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cv2.destroyAllWindows()
原图
输出图
SubPixel精度的角落
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import cv2
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import numpy as np
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filename = 'molecule.png'
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img = cv2.imread(filename)
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gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# find Harris corners
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gray = np.float32(gray)
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dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
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dst = cv2.dilate(dst,None)
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ret, dst = cv2.threshold(dst,0.01*dst.max(),255,0)
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dst = np.uint8(dst)
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# find centroids
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ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)
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# define the criteria to stop and refine the corners
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criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
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corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)
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# Now draw them
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res = np.hstack((centroids,corners))
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res = np.int0(res)
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img[res[:,1],res[:,0]]=[0,0,255]
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img[res[:,3],res[:,2]] = [0,255,0]
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cv2.imwrite('subpixel5.png',img)
输出图
参考
文章来源: drugai.blog.csdn.net,作者:DrugAI,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:drugai.blog.csdn.net/article/details/103044562
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