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opencv python Shi-Tomasi角點檢測

red_bricks 發布于2019-07-30 17:11 / 2016人閱讀

摘要：低于質量水平的所有角落都被拒絕，然后它根據質量按降序對剩余的角進行排序

Shi-Tomasi Corner Detector & Good Features to Track

cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance[, corners[, mask[, blockSize[, useHarrisDetector[, k]]]]])

opencv通過Shi-Tomasi方法（或Harris角點檢測，如果你指定它）在圖像中找到N個最強角,圖像應該是灰度圖像,需要指定要查找的角點數,需要指定質量等級，該等級是0-1之間的值，表示低于每個人被拒絕的角落的最低質量，需要供檢測到的角之間的最小歐氏距離.

利用所有這些信息，該函數可以在圖像中找到角點。低于質量水平的所有角落都被拒絕，然后它根據質量按降序對剩余的角進行排序.

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("img5.png")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,25,0.01,10)
corners = np.int0(corners)

for i in corners:
    x,y = i.ravel()
    cv2.circle(img,(x,y),3,255,-1)

plt.imshow(img),plt.show()

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