python 角点检测_opencv python Shi-Tomasi角点检测

cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance[, corners[, mask[, blockSize[, useHarrisDetector[, k]]]]])

opencv通过Shi-Tomasi方法(或Harris角点检测，如果你指定它)在图像中找到N个最强角,图像应该是灰度图像,需要指定要查找的角点数,需要指定质量等级，该等级是0-1之间的值，表示低于每个人被拒绝的角落的最低质量，需要供检测到的角之间的最小欧氏距离.

利用所有这些信息，该函数可以在图像中找到角点。低于质量水平的所有角落都被拒绝，然后它根据质量按降序对剩余的角进行排序.

import numpy as np

import cv2

from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('img5.png')

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,25,0.01,10)

corners = np.int0(corners)

for i in corners:

x,y = i.ravel()

cv2.circle(img,(x,y),3,255,-1)

plt.imshow(img),plt.show()

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