使用Shi-Tomasi方法检测图像角点的实例

最新推荐文章于 2025-12-05 11:07:07 发布
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文章标签： opencv 计算机视觉 人工智能 编程
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本文介绍了如何使用OpenCV库中的Shi-Tomasi方法检测图像角点。通过读取图像，转换为灰度图像，设置检测参数，调用角点检测函数并绘制结果，展示了角点检测的完整过程。读者可以调整参数和图像以适应不同场景的角点检测需求。

使用Shi-Tomasi方法检测图像角点的实例

角点检测是计算机视觉中的重要任务之一，它可以帮助我们识别图像中的特征点和边缘。Shi-Tomasi方法是一种常用的角点检测算法，它基于图像灰度值的变化来检测角点。在本文中，我们将使用OpenCV库来实现Shi-Tomasi方法，并演示如何在图像中检测角点。

首先，确保你已经安装了OpenCV库并具备基本的编程环境。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image
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使用Shi-Tomasi算法检测图像拐角
持续更新
08-30 189
我们使用cv::goodFeaturesToTrack()函数完成了拐角点的检测，并且使用cv::drawMarker()函数将拐角点用绿色十字标记在原图像上。本文将介绍如何使用OpenCV库中的Shi-Tomasi算法函数cv::goodFeaturesToTrack()来检测图像中的拐角点，并且使用C++代码实现一个简单的角点检测程序。在这里，我们使用灰度图像作为函数的输入，设置需要检测的拐角点数量为100个，设置Shi-Tomasi算法的阈值参数为0.01，设置拐角点之间的最短距离为10个像素。
第三十三节：特征检测与描述-Shi-Tomasi 角点检测
2501_91516851的博客
05-16 355
本文深入探讨了Shi-Tomasi角点检测算法在计算机视觉中的应用与优化。首先，文章介绍了角点检测的核心价值，包括特征检测的意义和角点的数学定义。接着，详细解析了Shi-Tomasi算法的原理，包括对Harris算法的改进及其实现步骤。文章还通过OpenCV的实例代码展示了Shi-Tomasi算法的具体应用，并提供了参数优化策略。此外，文章讨论了该算法在图像拼接和目标追踪等场景中的应用，并提出了性能优化的技巧。最后，文章对比了主流角点检测算法，并展望了未来发展方向，强调了传统算法与深度学习融合的重要性。
opencv32:Shi-Tomasi 角点检测|Shi–Tomasi
uncle_ll的博客
11-29 748
目标 在本章中，将学习另一个角点检测器： Shi-Tomasi拐角检测器 函数：cv2.goodFeaturesToTrack() 理论 在上一章中，学习了Harris Corner Detector。1994年下半年，J.Shi和C. Tomasi在论文《Good Features to Track》中做了一个小修改，与Harris Harris Detector相比，展示了更好的结果。哈里斯角落探测器的计分功能由下式给出： R=λ1λ2−k(λ1+λ2)2 R = \lambda_1 \lambda
＜图像处理＞ Shi-Tomasi角点检测
thisiszdy的博客
09-23 335
Shi-Tomasi角点检测，即cv::goodFeaturesToTrack()
Python opencv学习-15 Shi-Tomasi 角点检测
qq_36071362的博客
02-03 253
# Shi-Tomasi 角点检测和适合图像追踪的特征 # 在Shi-Tomasi 角点检测的打分函数为： # R=min(λ1,λ2) # 在harris角点检测的方法中，对角点判断的打分公式为 # R=λ1λ2−k(λ1+λ2)2 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('image/qi.jpg') img = cv2.resize(img, (800, 800)) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR.
【OpenCV-Python】31.OpenCV的特征检测——示例
每天都在学习的小博主
12-31 2038
31.OpenCV的特征检测——示例 文章目录前言一、应用Shi-Tomasi角检测器二、应用特征匹配查找对象三、OpenCV-Python资源下载总结 前言   图像的特征是指图像中具有独特性和易于识别性的区域，角、边缘等都属于有意义的特征。OpenCV可以检测并提取图像的特征，并对其进行描述，以便用于图像匹配和搜索。 一、应用Shi-Tomasi角检测器 # 应用Shi-Tomasi角检测器 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("bri
opencv实战项目二十八：基于Shi-Tomasi算法的箱子角点检测
HanWenKing的博客
09-27 1802
随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。从无人驾驶汽车到智能手机的摄像头，再到各种智能监控系统，角点检测作为计算机视觉领域的基础技术之一，其应用范围日益广泛。在本文中，我们将聚焦于一种经典的角点检测算法——Shi-Tomasi角点检测算法，并以箱子角点检测为例，探讨其在实际应用中的效果和优势。Shi-Tomasi角点检测算法是基于Harris角点检测算法改进而来的一种高效、稳定的角点检测方法。
Opencv之角点 Harris、Shi-Tomasi 检测详解
yohnyang的博客
07-11 1492
Opencv之角点 Harris、Shi-Tomasi 检测详解
Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测
凯哥大数据——刘凯的博客
10-17 679
什么是角点？ 两条边缘的交点 灰度梯度局部最大值对应的点 Harris角点的基本思想 Harris角点的性质
深入解析Harris与Shi-Tomasi角点检测技术
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Shi-Tomasi角点检测
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Shi-Tomasi角点检测 确定图像强角点：goodFeaturesToTrack()函数 giidFeaturesToTrack()函数结合了Shi-Tomasi算子，用于确定图像的强角点。 c++:void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, double qua...
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本文介绍了在WSL2 Ubuntu 22.04环境下编译Android OpenCV SDK的完整流程，以及AAR的相关问题。
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OpenCV-Python中图像通道的拆分与合并操作详解：本文介绍了处理彩色图像的两种核心方法，包括使用cv2.split()/merge()函数和更高效的NumPy数组索引方式。重点说明BGR通道顺序特性、单通道处理技巧（如通道修改、掩码应用）及常见问题（如通道顺序错误、性能优化）。通过示例代码演示了通道拆分、修改、合并的完整流程，以及通道交换、伪彩色可视化等实用技巧，为图像处理中的通道级操作提供了完整解决方案。
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本文介绍了模板匹配技术在图像处理中的应用。作者通过OpenCV的cv.matchTemplate()函数演示了6种匹配方法，并提供了完整的代码实现，包括单对象和多对象匹配案例。文章指出当前方法的局限性，建议后续使用YOLO等更先进的算法改进效果。作者还分享了个人学习规划的调整，建议读者定期复盘学习方向。最后以加缪的名句作结，鼓励读者在寒冬中保持学习热情。全文包含详细的技术讲解、完整代码示例和实用建议，适合计算机视觉初学者参考。
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【OpenCV】Python图像处理之数字水印
最新发布
棒棒的皮皮
12-05 380
摘要：本文介绍了使用OpenCV-Python实现数字水印的两种主要方法。可见水印通过图像混合或Alpha通道控制透明度实现，包括LOGO叠加和文本水印两种形式。不可见水印采用LSB算法，将水印信息隐藏在像素最低位中，并提供了文本和图像两种嵌入方式。文章还探讨了水印加密、鲁棒性优化等进阶技术，比较了不同方法的适用场景：可见水印适合显性版权声明，而LSB水印适用于隐蔽验证。最后给出了实现代码示例和注意事项，为数字水印应用提供了实用参考方案。（150字）
【OpenCV】Python图像处理之开发环境搭建
棒棒的皮皮
12-01 856
本文详细介绍了OpenCV-Python开发环境的三种搭建方式：1）pip安装（推荐使用国内镜像源加速）；2）Anaconda环境搭建；3）源码编译安装（适合进阶用户）。文章包含Python版本检查、安装命令、环境验证方法，以及常见问题解决方案（如NumPy兼容性、DLL加载失败等）。同时推荐了PyCharm等开发工具和matplotlib等辅助库，并提供了测试示例代码。建议新手使用pip或Anaconda安装预编译包，安装完成后通过版本检查和测试代码验证环境是否正常。
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