十一、图像特征 harris

suaxi

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1. 基本原理

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2. 演示

cv2.cornerHarris()

img：类型为 float32 的入图像
blockSize：角点检测中指定的区域的大小
ksize：Sobel 求导中使用的窗口大小（一般为3）
k：取值参数 [0.04, 0.06]

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

img = cv2.imread('image.png')
print("img.shape", img.shape)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
print("dst.shape", dst.shape)

img.shape (458, 463, 3)
dst.shape (458, 463)

img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]
# cv2.imshow("dst", img)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()

2.result.png