角点检测

• 简介

harris角点检测函数：cv2.cornerHarris()
 
img：数据类型为 float32 的入图像。
blockSize：角点检测中指定区域的大小。
ksize：Sobel求导中使用的窗口大小。常用 3。
k：取值参数为 [0,04,0.06]。常用 0.04。

• 代码案例

import cv2
import numpy as np
 
img = cv2.imread('01_Picture/17_Chessboard.jpg')    
print('img.shape:',img.shape)
#输出 img.shape: (512, 512, 3)
 
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04) # 每个点与对应点的相似性地值，即变化值  
print('dst.shape:',dst.shape)    
#输出 dst.shape: (512, 512)
 
img[dst>0.01*dst.max()] = [0,0,255] # 比相似性最大值的百分之一要大，则标注为角点    
cv2.imshow('dst',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• 执行结果

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