这篇文章主要给大家介绍了关于OpenCV特征提取与检测之Harris角点检测的相关资料,Harris角点检测的目的是去分辨出图像中的平面、边界以及角点,文中通过示例代码
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前言
这篇博客将了解什么是特征，角点，哈里斯角点检测（Harris Corner Detection）的概念。并使用cv2.cornerHarris()，cv2.cornerSubPix()实现哈里斯角点检测；
1. 效果图
原图 VS Harris角点检测
原图 VS Harris角点检测
惊细角点Harris角点用红色像素标记，精细角点用绿色像素标记
惊细角点Harris角点用红色像素标记，精细角点用绿色像素标记
2. 原理
图像最重要的一个要素是特征，一旦有了特征及其描述，就可以在所有图像中找到相同的特征，并将它们对齐、缝合或执行任何您想要的操作。
特征可分为角、边、平面，OpenCV提供了许多不同的算法来查找特征、描述特征、匹配特征等。
角点是图像中各个方向上强度变化较大的区域。
Harris角点检测的结果是一个灰度图像与这些分数。对一个合适的图像进行阈值化可以得到图像中的角点。
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
img： 输入图像，灰度图像，float32
blockSize: 用于角点检测的邻域的大小
ksize: Sobel导数的孔径参数
k: 方程中的k-Harris检测器自由参数
dst：返回值，灰度图像
corners = cv2.cornerSubPix(gray, np.float32(centroids), (5, 5), (-1, -1), criteria)
具有亚像素精度的角点：有时可能需要以最大的精度找到角点。OpenCV附带了一个函数cv2.cornerSubPix（），它可以进一步细化以亚像素精度检测到的角点。
使用 Harris 角点检测器检查逆矩阵的相似性。它表示角点是更好的跟踪点。
3. 源码
3.1 Harris角点检测
# Harris角点检测 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('images/polygon.jpg-600') img = cv2.imread('images/opencv_logo.jpg-600') print(img.shape) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("origin", img) cv2.waitKey(0) gray = np.float32(gray) # res = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # - img： 输入图像，灰度图像，float32 # - blockSize: 用于角点检测的邻域的大小 # - ksize: Sobel导数的孔径参数 # - k: 方程中的k-Harris检测器自由参数 # - res：返回值，灰度图像 res = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # 扩大标记的内容 res = cv2.dilate(res, None) # 最佳阈值因图而异 img[res > 0.01 * res.max()] = [0, 0, 255] cv2.imshow('Harris res', img) if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27: cv2.destroyAllWindows()
3.2 精细角点检测
# 具有亚像素精度的角点 # 有时可能需要以最大的精度找到角点。OpenCV附带了一个函数cv2.cornerSubPix（），它可以进一步细化以亚像素精度检测到的角点。 import cv2 import imutils import numpy as np filename = 'images/polygon.jpg-600' img = cv2.imread(filename) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 寻找Harris角点 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) # 寻找中心点 ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst) # 定义停止和细化角点的条件 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) # 绘制角点和细化的亚像素点 res = np.hstack((centroids, corners)) res = np.int0(res) # Harris角点用红色像素标记，精细角点用绿色像素标记 img[res[:, 1], res[:, 0]] = [0, 0, 255] img[res[:, 3], res[:, 2]] = [0, 255, 0] gray = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.imshow("gray", img) gray[res[:, 1], res[:, 0]] = [0, 0, 255] gray[res[:, 3], res[:, 2]] = [0, 255, 0] cv2.imshow('cornerSubPix res', imutils.resize(img, width=600)) cv2.waitKey(0)
总结
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