OpenCV学习-P44 角点检测

角点特征
Harris和Shi-Tomas算法
- Harris角点检测
Shi-tomas角点检测

角点特征

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角点是图像很重要的特征，对图像图形的理解和分析有很重要的作用

Harris和Shi-Tomas算法

Harris角点检测

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E最大的点即角点，矩阵M决定了E的取值
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img = cv.imread(r'.\\20220822162647.jpg',1)
gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
gray=np.float32(gray)
# 设置角点检测参数，2表示检测框大小，3表示sobel算子大小。最后一个参数取值在0.04到0.05之间
dst=cv.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
# 设置阈值，将角点会指出来，阈值根据图像进行选择
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.show()
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Shi-tomas角点检测

Shi-tomas是对Harris算法的改进，改为取λ1和λ2的差值
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# Harris和Shi-tomas角点检测总结

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原文地址：https://blog.csdn.net/CptOctopus/article/details/127880212