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OpenCV哈里斯(Harris)角點(diǎn)檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間：2020年01月15日 11:48:51   作者：qq2648008726  
這篇文章主要介紹了OpenCV哈里斯 (Harris)角點(diǎn)檢測(cè)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

環(huán)境

pip install opencv-python==3.4.2.16
 
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16

理論

克里斯·哈里斯（Chris Harris）和邁克·史蒂芬斯（Mike Stephens）在1988年的論文《組合式拐角和邊緣檢測(cè)器》中做了一次嘗試找到這些拐角的嘗試，所以現(xiàn)在將其稱為哈里斯拐角檢測(cè)器。

函數(shù)：cv2.cornerHarris（），cv2.cornerSubPix（）

示例代碼

import cv2
import numpy as np
 
filename = 'molecule.png'
img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
 
#result is dilated for marking the corners, not important
dst = cv2.dilate(dst,None)
 
# Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image.
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
 
cv2.imshow('dst',img)
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
  cv2.destroyAllWindows()

原圖

輸出圖

SubPixel精度的角落

import cv2
import numpy as np
 
filename = 'molecule.png'
img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# find Harris corners
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
dst = cv2.dilate(dst,None)
ret, dst = cv2.threshold(dst,0.01*dst.max(),255,0)
dst = np.uint8(dst)
 
# find centroids
ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)
 
# define the criteria to stop and refine the corners
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)
 
# Now draw them
res = np.hstack((centroids,corners))
res = np.int0(res)
img[res[:,1],res[:,0]]=[0,0,255]
img[res[:,3],res[:,2]] = [0,255,0]
 
cv2.imwrite('subpixel5.png',img)

輸出圖

參考

https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_features_harris/py_features_harris.html#harris-corners

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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