【OpenCV】82 角点检测—shi-tomas角点检测

82 角点检测—shi-tomas角点检测 代码

import numpy as np
import cv2 as cvdef process(image, opt=1):# Detecting cornersgray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)corners = cv.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.05, 10)print(len(corners))for pt in corners:print(pt)b = np.random.random_integers(0, 256)g = np.random.random_integers(0, 256)r = np.random.random_integers(0, 256)x = np.int32(pt[0][0])y = np.int32(pt[0][1])cv.circle(image, (x, y), 5, (int(b), int(g), int(r)), 2)# outputreturn imagesrc = cv.imread("../images/box.bmp")
cv.imshow("input", src)
result = process(src)
cv.imshow('result', result)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

实验结果

解释

角点检测是一种计算速度很慢的角点检测算法，很难实时计算，所有最常用的是shi-tomas角点检测算法，它的运行速度很快。

中相关API与解释如下：

corners = cv.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance[, corners[, mask[, blockSize[, useHarrisDetector[, k]]]]])

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