opencv python Harris角點檢測

宋華發布于2019-07-30 17:11 / 623人閱讀

摘要：角點角點所具有的特征輪廓之間的交點對于同一場景，即使視角發生變化，通常具備穩定性質的特征該點附近區域的像素點無論在梯度方向上還是其梯度幅值上有著較大變化角點檢測基本原理使用一個固定窗口在圖像上進行任意方向上的滑動，比較滑動前與滑動后兩種情況

Harris Corner Detection

角點

角點所具有的特征：

輪廓之間的交點

對于同一場景，即使視角發生變化，通常具備穩定性質的特征

該點附近區域的像素點無論在梯度方向上還是其梯度幅值上有著較大變化

角點檢測基本原理

使用一個固定窗口在圖像上進行任意方向上的滑動，比較滑動前與滑動后兩種情況，窗口中的像素灰度變化程度，如果存在任意方向上的滑動，都有著較大灰度變化，那么我們可以認為該窗口中存在角點.

OpenCV中的Harris角點檢測器

cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]])

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

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

gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)

#result is dilated for marking the corners, not important
dst = cv2.dilate(dst,None)

# Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image.
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]

cv2.imshow("dst",img)
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

亞像素級的角點

有時需要以最高精度找到角落，
cv2.cornerSubPix(image, corners, winSize, zeroZone, criteria)

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

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

# find Harris corners
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
dst = cv2.dilate(dst,None)
ret, dst = cv2.threshold(dst,0.01*dst.max(),255,0)
dst = np.uint8(dst)

# find centroids
ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)

# define the criteria to stop and refine the corners
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)

# Now draw them
res = np.hstack((centroids,corners))
res = np.int0(res)
img[res[:,1],res[:,0]]=[0,0,255]
img[res[:,3],res[:,2]] = [0,255,0]


cv2.imshow("dst",img)
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

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