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  • 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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