import numpy as np
import cv2 as cv
original = cv.imread('box.jpg')
print(original.shape)
cv.imshow('box',original)
#灰度转化
gray = cv.cvtColor(original,cv.COLOR_BGR2GRAY)
eq_gray = cv.equalizeHist(gray)
cv.imshow("gray",gray)
#角点检测,主要针对规则的图片,检测出点然后相连就是规则的图形。
corners=cv.cornerHarris(gray, 7,5,0.05)#水平和垂直方向的阈值,步长,迭代精度
cv.imshow('corner',corners)
#锐化,边缘变得更加清晰
corners=cv.dilate(corners,None)
#用红色标注出角点
mixture= original.copy()
mixture[corners>corners.max()*0.001]=[0,0,255]
cv.imshow('mixyure',mixture)
cv.waitKey()
python opencv 角点检测,锐化
最新推荐文章于 2023-12-19 11:26:16 发布
本文介绍了使用Python的OpenCV库进行图像处理的方法,包括读取图像、显示图像形状、灰度转换、直方图均衡化、角点检测、锐化处理及角点标记等步骤。通过具体代码实例,展示了如何从原始图像中提取关键特征。
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