OpenCV学习-P44 角点检测

最新推荐文章于 2024-09-10 21:02:07 发布
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本文介绍了角点检测的重要性和两种常用算法：Harris角点检测和Shi-Tomas角点检测。通过具体代码示例展示了如何使用OpenCV实现这两种角点检测方法，并对两者进行了对比。
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基于opencv 的四边形轮廓跟踪
01-13
跟踪图像中的四边形轮廓，并且标记出来。跟踪图像中的四边形轮廓，并且标记出来。
使用OpenCV检测图像中的矩形
01-19
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opencv——检测四边形的四个角点（二）
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【opencv+C++】在图像中找四边形
无敌三脚猫的专栏
10-26 3293
【opencv+C++】在图像中找四边形 转载 2014年11月15日 14:02:40 1562 [cpp] view plain copy /*  这个程序的基本思想是：对输入的图像进行滤波去掉噪音，然后进行canny边缘检测，之后进行膨胀，然后寻找轮廓，对轮廓进行多边形的逼近，检测多边形的点数是否是4而且各个角
opencv矩形轮廓顶点的具体位置确定
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OPENCV 特征点检测
arc100的专栏
03-13 368
http://www.cnblogs.com/dengxiaojun/p/5302778.html#include "stdafx.h"#include <opencv2/core/core.hpp>  #include <opencv2/features2d/features2d.hpp>  #include <opencv2/highgui/highgui.hpp...
OpenCV进行四边形检测
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《opencv学习》Shi-Tomasi 角点检测
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03-27 5992
Shi-Tomasi 角点检测 和 Harris 角点检测的很多步骤都是一样的。 Harris 角点检测最后会得到一个相似度函数C，这个函数是一个对称矩阵M，可以将对称矩阵分解得到一个P的逆乘以特征值矩阵乘以P的形式（P是特征向量矩阵，正交的）。 对于一个角点来说， 随着位置的稍微移动，基本上相似度函数都会变化非常大。 如果固定函数E的值，那么后面的式子就是一个椭圆方程。而且M也是个定值，那么就是位置变化量(u, v)才是变化量，也就是说，在某个方向上，移动多少距离，C值就会变多少。移动相同位置，变化的越快
opencv学习（1）-- 角点检测
weixin_43212588的博客
09-11 4146
自定义角点检测是基于Harris和Shi-Tomasi角点检测，首先通过计算矩阵M得到两个特征值而获取角点响应值。然后自己设置阈值实现计算出阈值得到有效响应值的角点位置。通过进行亚像素级别的角点检测可以提高角点的检测精准度，因为角点的位置不会是一个准确的像素点。可以通过插值算法、基于图像矩计算、曲线拟合（高斯曲面、多项式、椭圆曲面）
opencv(python)相机标定------棋盘角点检测和消除图像失真(六)
m0_47405013的博客
05-30 1385
相机标定在目标定位跟踪中非常重要，OpenCV中使用棋盘格模板进行相机标定。其中，现实世界中的点即三维点称为object points,棋盘图像中的二维点称为image points。 1. 棋盘角点检测并绘制 OpenCV中提供了函数findChessboardCorners,用于找到棋盘格模板，其定义如下: retval, corners = findChessboardCorners(image, patternSize, corners=None, flags=None) 参数说明如下： ●ima
cv.goodFeaturesToTrack：Shi-Tomasi角点检测-OpenCV-python
qq_54517101的博客
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回顾Harris角点检测： Harris角点检测-OpenCV_独憩的博客-优快云博客
opencv中检测点是否在不规则四边形中
caihaocong的专栏
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参考： https://blog.youkuaiyun.com/panda1234lee/article/details/52599656
8图像特征-sift和特征匹配
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07-13 369
Scale Invariant Feature Transform（SIFT） 图像尺度空间 在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来，然而计算机要有相同的能力却很难，所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知，就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点。 尺度空间的获取通常使用高斯模糊来实现 不同σ的高斯函数决定了对图像的平滑程度，越大的σ值对应的图像越模糊。 高斯差分金字塔（DOG） 高斯差分金字塔（DOG） DoG空间极值检测 为了寻找尺度空间的极值点，每个像素点要和其
Python + OpenCV : 已知多边形轮廓的点坐标，自动识别多边形顶点坐标的算法
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Python + OpenCV : 已知多边形轮廓的点坐标，自动识别多边形顶点坐标的算法 最近做工程，根据提供的目标物体的坐标（比如说分割结果输出的目标像素坐标），标其中遇到了RT说述问题，OpenCV并没有提供现成的函数，并且网上关于这块几乎没有内容，所以在这里记录一下。先来啰嗦一下两个基础函数，熟悉可略过。 基础函数 1.OpenCV提供了cv2.drawContours()函数可根据所提供的边界点绘制任何形状的轮廓。 eg:cv2.drawContours(image, [np.array(point
2-2 opencv实战进阶系列 多边形识别
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本个项目中，我们需要用到上个项目（2-1）中制作的阈值编辑器来对图形的颜色进行阈值提取，便于在代码中进行分割。文章所展示的只是对图像中四边形的识别，若要同时对多个图形进行识别，可以增加多个判断条件“elif len(approx) == 5:” ，大家可以自行尝试。博文到此结束，写得模糊或者有误之处，欢迎小伙伴留言讨论与批评。
OpenCV入门10——特征点检测与匹配
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特征点检测与匹配是计算机视觉中非常重要的内容。不是所有图像操作都是对每个像素进行处理，有些只需使用4个顶点即可，如图像的拼接、二维码定位等。
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opencv 3种角点检测
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import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def cv_show(neme, img): # cv2.namedWindow(neme, cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow(neme, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 第一个 # Harris 角点检测 cv2.cornerHarris() im
opencv_c++学习（二十二）
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图中左侧为边缘检测的效果，中间为图像经过二值化的效果，右图为凸包检测效果。points:输入的2D点集。hull:输出凸包的顶点。clockwise:方向标志，当参数为true时，凸包顺序为顺时针方向，否则为逆时针方向。returnPoints:输出数据的类型标志，当参数为true时第二个参数输出的结果是凸包顶点的坐标，否则第二个参数输出的结果是凸包顶点的索引。
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