day6 角点检测
1.Harris角点检测
# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np filename = 'pic5.png' #1.读入一个灰度图像
img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray',gray) #2.执行角点检测函数
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04) #函数 cv2.cornerHarris() 可以用来进行角点检测
#数据类型为 float32 的输入图像
# 2:角点检测中要考虑的领域大小
#3: Sobel 求导中使用的窗口大小
#Harris 角点检测方程中的自由参数,取值参数为 [0,04,0.06] dst = cv2.dilate(dst,None) #扩大标记角
img[dst>0.01*dst.max()] = [0,0,255] #阈值为一个最佳值,它可能会根据图像而变化。 cv2.imshow('dst',img) cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2.Shi-Tomasi角点检测&适合跟踪的图像特征
# coding=utf-8 import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt #1.读入图像,灰度
filename = 'pic5.png'
filename2 = 'woman.JPEG' img = cv2.imread(filename2)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #2.执行角点函数 cv2.goodFeaturesToTrack
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,50,0.01,10)
#50个最佳点
#0.01 角点的质量水平,0到 1 之间
# 返回的结果是 [[ 311., 250.]] 两层括号的数组。 corners = np.int0(corners) #3.在img标记角点
for i in corners:
x,y = i.ravel()
cv2.circle(img,(x,y),3,255,-1) plt.imshow(img)
plt.show()
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