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  • python opencv3 cornerHarris 角点检测

    git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision

    角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点

    如果框框水平方向上移动 像素值是不会有什么太大的变化的 如果是垂直方向上移动那么就会变化很大 这种一般称为边缘区域

    无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化,是内部区域

     1 # coding:utf-8
     2 
     3 import cv2
     4 import numpy as np
     5 
     6 img = cv2.imread("../data/chess1.jpg")
     7 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     8 gray = np.float32(gray)
     9 # 角点检测
    10 dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 23, 0.04)
    11 """
    12 角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点
    13 cv2.cornerHarris() 
    14     img - 数据类型为 float32 的输入图像。
    15     blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小。
    16     ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小
    17     k - Harris 角点检测方程中的自由参数,取值参数为 [0,04,0.06].
    18 """
    19 img[dst > 0.01 * dst.max()] = (0, 0, 255)
    20 
    21 cv2.imshow("corners", img)
    22 cv2.waitKey()
    23 cv2.destroyAllWindows()

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/9428612.html
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