Python实现角点标记的可视化

Python实现角点标记的可视化

角点检测是计算机视觉中常用的功能，可以用于图像配准、目标跟踪和三维重建等应用。本文将介绍如何使用Python实现角点检测，并将检测到的角点进行可视化标记。

首先，我们需要导入OpenCV和NumPy库，它们分别用于图像处理和数学计算：

import cv2
import numpy as np

接着，我们读取一张测试图片并将其转换为灰度图像：

img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，我们可以使用OpenCV提供的cornerHarris函数进行角点检测：

dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

其中，gray是输入的灰度图像，第二个参数表示窗口大小，第三个参数表示Sobel算子的大小，最后一个参数是Harris角点检测算法的自由参数。

接下来，我们需要筛选出检测到的角点，并将它们以红色圆点的形式标记在原图上：

img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]
cv2.imshow('corners', img)
cv2.waitKey(0)

其中，dst > 0.01 * dst.max()用于筛选出角点，[0, 0, 255]表示红色，cv2.imshow用于显示图像。运行以上代码后，会出现一个带有角点标记的图片窗口。<