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【原创】OpenCV-Python系列之Shi—tomasi拐角检测(四十六)

高工
2020-07-27 21:14:57    评分

OpenCV-Python系列之Shitomasi拐角检测器

在上一个教程中,我们看到了Harris Corner Detector1994年下半年,JShiC. Tomasi在他们的论文《有益于跟踪的特征》中做了一个小修改,与Harris Harris Detector相比,显示了更好的结果。哈里斯角落探测器由下式给出:

                                               image.png

取而代之的是,史托马西提出:

image.png

如果大于阈值,则将其视为拐角。如果像在Harris Corner Detector中那样在image.png空间中绘制它,则会得到如下图像:

image.png

从图中可以看出,只有当两个值都大于最小值时,才将其视为拐角,也就是绿色区域。

OpenCV中的Shi-Tomasi 角点检测

OpenCV 提供了 Shi-Tomasi 的函数: cv2.goodFeaturesToTrack(),来获取图像中前 N 个最好的角点。函数原型如下:

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

其中的参数如下:

image:输入灰度图像,float32类型

maxCorners:返回角点的最大数目,值为0表表示没有设置最大值限制,返回所有检测到的角点。

qualityLevel:质量系数(小于1.0的正数,一般在0.01-0.1之间),表示可接受角点的最低质量水平。该系数乘以最好的角点分数(也就是上面较小的那个特征值),作为可接受的最小分数;例如,如果最好的角点分数值为1500且质量系数为0.01,那么所有质量分数小于15的角都将被忽略。

minDistance:角之间最小欧式距离,忽略小于此距离的点。

corners:输出角点坐标

mask:可选的感兴趣区域,指定想要检测角点的区域。

blockSize:默认为3,角点检测的邻域大小(窗口尺寸)

useHarrisDetector:用于指定角点检测的方法,如果是true则使用Harris角点检测,false则使用Shi Tomasi算法。默认为False

k:默认为0.04Harris角点检测时使用。

设定好这些参数,函数就能在图像上找到角点。所有低于质量水平的角点都会被忽略,然后再把合格角点按角点质量进行降序排列。

然后保留质量最高的一个角点,将它附近(最小距离之内)的角点都删掉(类似于非极大值抑制),按这样的方式最后得到 N 个最佳角点。

我们使用图像进行试验:

image.png

现在我们来看代码:

# coding=utf-8
 import cv2
 import numpy as np
 
 
 def shi_tomasi(img):
     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
     # 
第一个参数是输入图像
     # 
第二个参数是检测的角点数目
     # 
第三个参数是角点质量
     # 
第四个参数是角点间的最短距离
     corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 300, 0.01, 10)
 
     # 
将浮点型数据转成
int
型,否则无法绘制
     corners = np.int0(corners)
 
     for i in corners:
         # 
将每一项拆开,在重新拼成一个元组
         x, y = i.ravel()
         # 
在图上绘制角点,为了更好显示,设置半径为
2
         cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), 2)
 
     cv2.imshow("shi-tomasi", img)
     cv2.waitKey(0)
 
 img = cv2.imread("test_1.jpg")
 shi_tomasi(img)

来看结果:

image.png

我们可以看到角点被检测出来,不过这幅图像干扰项太多,不方便检验,大家可以自己进行试验,ShiTomasi 角点检测更多的被用于进行目标追踪,不过在图像识别领域,仍然有比它更为强大的目标追踪算法。

结合上个教程,我们总结,Harris Shi-Tomasi 都是基于梯度计算的角点检测方法,Shi-Tomasi 的效果要好一些。基于梯度的检测方法有一些缺点: 计算复杂度高,图像中的噪声可以阻碍梯度计算,我们将在之后的教程中详述更好效果的检测算法。




工程师
2020-07-27 23:15:14    评分
2楼

讲解的非常好


助工
2020-07-27 23:31:55    评分
3楼

讲解的非常好


助工
2020-08-01 23:13:34    评分
4楼

写的真是不错


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