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Opencv Harris角点检测第一步

  • Post category:Python

以下是关于Opencv Harris角点检测第一步的详细攻略。

Opencv Harris角点检测第一步基本原理

Harris角点检测是一种常用的图像处理技术，用于检测图像中的角点。Harris角点检测的基本原理是通过计算图像中每个像素点的灰度值变化，来判断该像素点是否为角点。在Harris角点检测的第一步中，需要计算每个像素点的梯度和结构矩阵。

Opencv库提供cv2.cornerHarris函数，用于计算每个像素点的梯度和结构矩阵。函数的基本语法如下：

dst = cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]])

其中，src表示处理图像，blockSize表示窗口大小，ksize表示Sobel算子的大小，k表示Harris角点检测的参数，dst表示输出图像，borderType表示边界。

Opencv Harris角点检测第一步的骤

  1. 读取图像
  2. 灰度化处理
  3. 计算每个像素点的梯度和结构矩阵
  4. 计算每个像素点的响应值
  5. 对响应值进行阈值处理
  6. 在原始图像中绘制角点

示例说明

下面是两个Opencv Harris角点检测第一步的示例：

示例1：使用Harris角检测第一步对图像进行角点检测

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算每个像素点的梯度和结构矩阵
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

# 计算每个像素点的响应值
dst_norm = np.empty(dst.shape, dtype=np.float32)
cv2.normalize(dst, dst_norm, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MIN)

# 对响应值进行阈值处理
threshold = 100
corners = np.argwhere(dst_norm > threshold)
corners = np.float32(corners)

# 在原始图像中绘制角点
for corner in corners:
    x, y = corner[1], corner[0]
    cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), 2)

# 显示原始图像和检测结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Detection Result',_norm)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和检测结果。

示例2：使用Harris角点检测第一步对视频进行角点检测

import cv2
import numpy as np# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 灰度化处理
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算每个像素点的梯度和结构矩阵
    dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

    # 计算每个像素点响应值
    dst_norm = np.empty(dst.shape, dtype=np.float32)
    cv2.normalize(dst, dst_norm, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

    # 对响应值进行阈值处理
    threshold = 100
    = np.argwhere(dst_norm > threshold)
    corners = np.float32(corners)

    # 在原始帧中绘制角点
    for corner in corners:
        x, y = corner[1], corner[0]
        cv2.circle(frame, (x, y), 5, (0, 0, 255), 2)

    # 显示原始帧和检测结果
    cv2.imshow('Frame', frame)
    cv2.imshow('Detection Result', dst_norm)

    # 按q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示视频中的原始帧和检测结果。

结论

Opencv Harris角点检测第一步是一种常用的图像处理技术，用于检测图像中的角点。通过 Opencv 中的 cv2.cornerHarris 函数，可以实现对图像和视频的Harris角点检测第一步。通过本文介绍，应该已经了解 Opencv Harris点检测第一步的基本原理、步骤和两个示例说明，据需要灵活使用。

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