Python中如何得到Harris角点检测后最右下角和最左上角的坐标

在Python中,你可以使用`cv2.cornerHarris()`函数来进行Harris角点检测,然后结合图像的形状信息来确定最右下角和最左上角的坐标。这里是一个简单的步骤: 1. **导入必要的库**: ```python import cv2 import numpy as np ``` 2. **读取和预处理图像**: ```python img = cv2.imread('your_image_path') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 3. **应用Harris角点检测**: ```python dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # 第四个参数是阈值 ``` 4. **设定阈值并找到角点**: ```python corners =dst > threshold # 阈值可以根据需要调整 ``` 5. **找出边界像素的坐标**: - 为了找到右下角,遍历所有角点,并找到距离图像边缘最近的那个: ```python height, width = gray.shape right_down = (width-1, height-1) for corner in zip(*np.nonzero(corners)): if corner[0] > right_down[0] and corner[1] > right_down[1]: right_down = corner ``` 同理,为了找到左上角,可以遍历角点找到距离图像边缘最远的一个。 6. **输出坐标**: ```python print("右下角坐标:", right_down) print("左上角坐标:", left_top) # 这里假设已经找到了left_top坐标 ``` 请注意,由于Harris角点检测可能会返回多个点,而你需要的是图像的边界,因此上述过程可能需要一些额外的条件判断和优化。

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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边缘检测: 1.Roberts算子 2.Prewitt算子 3.Sobel算子 4.Laplacian算子 5.Canny函数 代码如下: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image = cv2.imread('lenna.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow('origin', image) h, w = image.shape # 获取图像的高度和宽度 # Roberts算子 kernelx = np.array([[-1, 0], [0, 1]], dt

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本资源是一份从零开始的万邦API(onebound.cn)Python 调用完全教程,以速卖通关键词搜索接口(aliexpress.item_search)为主线,完整走通从注册拿 Key、安装 requests、构造请求地址、编写第一段代码,到参数逐个讲透、读懂 JSON 返回结构、自定义解析、翻页去重、导出 Excel/CSV、异常重试与限流控制的全部环节。 内容特色:① 全程可复制运行,文末附完整整合脚本,替换 KEY/SECRET 即可跑通;② 覆盖新手高频踩坑点,如 error_code 判断、price 字段类型不一致、脏数据行过滤、图片协议头补全、Unicode 中文转码、CSV 在 Excel 中乱码等;③ 附常见问题排查手册与万能排查顺序,出错时按图索骥即可定位。 适用人群:跨境电商选品运营、做竞品监控与比价系统的开发者、需要给客户提供数据服务的爬虫/数据工程师,以及想入门电商数据采集的 Python 初学者。 使用场景:批量抓取指定关键词下的商品价格、销量做价格带分析;定时拉取对手店铺上新与改价;将接口数据接入自有数据库或 BI 看板。学完后可举一反三,快速迁移到 1688、京东、Lazada 等其他平台接口。

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文章目录1、Harris角点检测1.1 基本概念1.2 数学表达2、实现与测试2.1 代码2.2 运行结果2.3 参数变化2.3.1 其他不变,改变k(此时sigma=3)2.3.2 其他不变,改变sigma(k=0.04) 1、Harris角点检测 1.1 基本概念 角点:窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化。 1.2 数学表达 将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v): 那么,如何求解平移后的图像灰度I(x+u,y+v),以及灰度变化E(u,v)呢? 将I(x+u, y+v)函数在(x, y)处泰勒展开,得: 则可求得灰度变化: 于是对于局部微小的移动量 [u,v

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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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