Python中如何得到Harris角点检测后最右上角和最左下角的坐标

在Python中,使用Harris角点检测算法通常涉及到OpenCV库,其提供了一个函数`cornerHarris()`来进行角点检测。为了找到最右上角和最左下角的坐标,你需要按照以下步骤操作: 1. **安装和导入所需库**: 首先确保已经安装了`opencv-python`库。如果尚未安装,可以使用pip安装: ``` pip install opencv-python ``` 2. **读取图像**: 使用`cv2.imread()`加载图片。 3. **角点检测**: 对图像应用Harris角点检测: ```python gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) response = cv2.cornerHarris(gray_image, blockSize=2, ksize=3, k=k Harris响应阈值) corners = np.argwhere(response > threshold) # 获取像素坐标 ``` 这里`blockSize`、`ksize`和`k`是关键参数,`threshold`是响应值的阈值,用于过滤角点。 4. **排序并获取边界角点**: 由于角点是一个二维数组,你可以将其按行索引排序,然后选择最小和最大的值作为左下角和右上角的初步估计。但因为这可能不是精确边界,还需考虑图像尺寸: ```python sorted_corners = sorted(corners) top_right = sorted_corners[-1] # 右上角,假设是最后一个元素 bottom_left = sorted_corners[0] # 左下角,假设是最开始的元素 if top_right[0] == image.shape[1]-1 and top_right[1] == image.shape[0]-1: # 检查是否真的是边界 top_right = (image.shape[1]-2, image.shape[0]-2) # 如果不是,调整到实际边界 if bottom_left[0] == 0 and bottom_left[1] == 0: # 同理检查左下角 bottom_left = (0, 0) ``` 5. **最终坐标**: `top_right` 和 `bottom_left` 就是Harris角点检测后的最右上角和最左下角的坐标。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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import cv2 as cv import numpy as np """"" cv2.cornerHarris() 可以用来进行角点检测。参数如下: • img - 数据类型为 float32 的输入图像。 • blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小。 • ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小 • k - Harris 角点检测方程中的自由参数,取值参数为 [0,04,0.06] """"" src_inital = cv.imread("E:/opencv/picture/building.jpg") src = cv.cvtColor(src_inital,cv.COLOR_BGR2GRAY) src = np.float32(src) dst = cv.cornerHarris(src,3,3,0.04) #R值是由det(M)-K(trace(M))*(trace(M)),当该点是角点时,该点所对应的R值就会很大,通过设置对R的阈值,就可以筛选得到角点 #这里的dst就是R值构成的灰度图像,灰度图像坐标会与原图像对应,R值就是角点分数,当R值很大的时候 就可以认为这个点是一个角点 print(dst.shape) src_inital[dst>0.08*dst.max()]=[0,0,255] """"" src_inital[dst>0.08*dst.max()]=[0,0,255] 这句话来分析一下 dst>0.08*dst.max()这么多返回是满足条件的dst索引值,根据索引值来设置这个点的颜色 这里是设定一个阈值 当大于这个阈值分数的都可以判定为角点 dst其实就是一个个角度分数R组成的,当λ1和λ2都很大,R 也很大,(λ1和λ2中的最小值都大于阈值)说明这个区域是角点。 那么这里为什么要大于0.08×dst.max()呢 注意了这里R是一个很大的值,我们选取里面最大的R,然后只要dst里面的值大于百分之八的R的最大值  那么此时这个dst的R值也是很大的 可以判定他为角点,也不一定要0.08可以根据图像自己选取不过如果太小的话 可能会多圈出几个不同的角点 """"" cv.imshow("inital_window",src_inital) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 目标: 理解Harris角点检测的概念 使用函数cv2.cornerHarris(),cv2.cornerSubPix() 原理: Harris 角点检测的方法大概原理就是建立一个窗口区域,然后以当前窗口为中心向各个方向进行偏移。 如上图所示,第一个窗口向各个方向偏移的时候,像素值没有变化,因为窗口偏移的时候没有遇到任何边缘信息。 第二个图,窗口当中有一个直线(即block是在边缘上),如果当前窗口进行上下的移动,也没有像素值发生变化(在其他方向上灰度值也会变化)。 第三个图,窗口覆盖了一个“拐角”,如果窗口进行偏移,任何方向上都会有像素变化。 所以,第三张图片判断为检测到角点。 判断特征点是否为角点的依据:R只与M值有关,R为大数值正数时特征点为角点,R为大数值负数时为边缘,R为小数值时为平坦区 寻找R位于一定阈值之上的局部最大值,去除伪角点。 方向导数IxIx和IyIy可以使用cv2.Sobel()函数得到 Harris角点检测的结果是灰度图,图中的值为角点检测的打分值。需要选取合适的阈值对结果进行二值化来检测角点。

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