OpenCV Shi-Tomasi角点检测

Shi-Tomasi算法是对Harris角点检测算法的改进，一般会比Harris算法得到更好的角点。Harris 算法的角点响应函数是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减，利用差值判断是否为角点。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法是，若矩阵M的两个特征值中较小的一个大于阈值，则认为他是角点，即：

如下图所示：

从这幅图中，可以看出来只有当 λ1 和 λ 2 都大于最小值时，才被认为是角点。

corners = cv2.goodFeaturesToTrack ( image, maxcorners, qualityLevel, minDistance )

Image: 输入灰度图像
maxCorners : 获取角点数的数目。
qualityLevel：该参数指出最低可接受的角点质量水平，在0-1之间。
minDistance：角点之间最小的欧式距离，避免得到相邻特征点。

Corners: 搜索到的角点，在这里所有低于质量水平的角点被排除掉，然后把合格的角点按质量排序，然后将质量较好的角点附近（小于最小欧式距离）的角点删掉，最后找到maxCorners个角点返回。

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt# 1 读取图像
img = cv.imread('./1.jpg')
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 2 角点检测
corners = cv.goodFeaturesToTrack(gray, 1000, 0.01, 10)# 3 绘制角点
for i in corners:x, y = i.ravel()cv.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1)# 4 图像展示
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
plt.imshow(img[:, :, ::-1]),
plt.title('shi-tomasi角点检测')
plt.xticks([]),
plt.yticks([])
plt.show()

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