檢測(cè)角點(diǎn)

檢測(cè)角點(diǎn)是特征檢測(cè)的一種方法。
（所謂特征檢測(cè)，就是檢測(cè)有意義的東西）
下面代碼中，使用cornerHarris來(lái)識(shí)別角點(diǎn)。

關(guān)鍵代碼：

dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 23, 0.04)

含義解釋：

• 第一個(gè)參數(shù)，放的是一張灰色的圖片
• 第二個(gè)參數(shù)，表示的是鄰近的塊大小。
• 第三個(gè)參數(shù)，限制Sobel算子的中孔（aperture）.Sobel算子通過(guò)對(duì)圖像的行列的變換檢測(cè)，來(lái)檢測(cè)邊緣。該數(shù)值，表示的角點(diǎn)檢測(cè)的敏感度。大小在3到31之間的奇數(shù)（而且，越小越敏感。數(shù)值必須是奇數(shù)，這點(diǎn)很關(guān)鍵）
• 第四個(gè)參數(shù)，是Harris detector free parameter. 就是在公式當(dāng)中的一個(gè)系數(shù)（公式就是目標(biāo) = 鄰近矩陣的秩 - 這個(gè)系數(shù) * (鄰近矩陣的跡)^2）

import cv2 import numpy as npimg = cv2.imread('4.jpg')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = np.float32(gray)dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 23, 0.04)img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0 , 255] while True:cv2.imshow('Corner', img)if cv2.waitKey() & 0xff == ord('q'):break cv2.destroyAllWindows()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的（特征检测）检测角点opencv--python的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。