亚像素角点检测

亚像素角点检测用于提升常规角点检测的精度,通过实数坐标减少图像几何测量中的偏差。通常先使用如goodFeaturesToTrack()检测角点,再设定TermCriteria进行迭代细化,最后用cornerSubPix()细化角点位置。该过程结合了图像处理和迭代算法,以提高角点定位的准确性。

        常规的角点检测算法输出的角点坐标是整数,即角点位置恰好与像素位置重合。

        实际场景中角点位置是连续的,而相机的像素是离散的,两者总是有偏差。如果需要基于图像进行几何测量,这个偏差是不能容忍的。这就是亚像素角点检测问题的背景。相比常规角点检测,亚像素角点检测用实数取代整数来表示角点坐标。

 

亚像素角点检测算法

亚像素角点检测需要先运行常规的角点检测,得到整数表示的角点坐标。然后算法对每个角点做细化,得到实数表示的角点坐标

 

第一步:goodFeaturesToTrack()    //检测角点

 

第二步:TermCriteria()            //设置迭代算法的终止条件

TermCriteria(int type,int max_iter, double epsilon);

参数

type:终止条件类型;

CV_TERMCRIT_ITER--max_iter达到最大值后停止算法;

CV_TERMCRIT_EPS--当算法依赖的精确度低于epsilon后,停止算法;

CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS--当max_iter达到最大值或算法依赖的精确度低于epsilon任一个满足时,停止算法;

max_iter:最大迭代次数;

epsilon:要求精度;
 

第三步:cornerSubPix()         //细化角点位置;

void cornerSubPix(InputArray image, InputOutputArray corners

### Python 中实现亚像素检测 为了实现在Python中进行亚像素级别的检测,可以采用OpenCV库提供的`cv2.cornerSubPix()`方法来细化初始检测到的位置。通常先利用Harris检测或者其他快速检测算法获取粗略的坐标,再应用该函数达到更高精度的位置估计。 #### 利用 OpenCV 进行亚像素定位 下面是一个完整的例子,展示了怎样结合Harris检测与`cornerSubPix`来进行更精确的定位: ```python import cv2 import numpy as np def subpixel_corner_detection(image_path): # 加载灰度图并转换成浮数类型 img = cv2.imread(image_path, 0).astype(np.float32) # 定义参数用于检测 blockSize = 2 # 邻域大小 ksize = 3 # Sobel算子窗口尺寸 k = 0.04 # Harris检测响应公式中的自由参数 # 执行Harris检测得到初步的结果 dst = cv2.cornerHarris(img, blockSize=blockSize, ksize=ksize, k=k) # 对结果进行膨胀处理以便于可视化效果更好 dilated_dst = cv2.dilate(dst, None) # 设定阈值筛选出显著作为候选区域中心 thresh = 0.01 * dilated_dst.max() coordinates = np.where(dilated_dst > thresh) initial_corners = list(zip(*coordinates[::-1])) # 设置寻找亚像素级别的具体参数 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001) win_size = (5, 5) # 搜索窗口大小 zero_zone = (-1, -1) # 不设置零区 refined_corners = [] for corner in initial_corners: corners_subpix = cv2.cornerSubPix( img, np.array([[[int(corner[0]), int(corner[1])]]], dtype=np.float32), win_size, zero_zone, criteria ) refined_corners.append(corners_subpix.ravel()) return refined_corners if __name__ == "__main__": image_file = "path_to_your_image.jpg" result = subpixel_corner_detection(image_file) print(f"Detected {len(result)} sub-pixel accurate corners.") ``` 此脚本首先读入一张图片,并对其进行预处理;接着调用`cv2.cornerHarris()`执行基本的Harris检测获得潜在的兴趣集合;最后针对这些兴趣运用`cv2.cornerSubPix()`进一步优化其位置至亚像素水平[^1]。
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