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Ecken- und Blob-Erkennung

Eckenerkennung

Die Eckenerkennung dient zur Identifizierung von starken Intensitätsänderungen an Stellen, an denen sich zwei Kanten treffen. Sie unterstützt das Merkmalsabgleich, die Objektverfolgung und die Strukturerkennung.

Gängige Methoden:

Harris-Eckendetektor (cv2.cornerHarris): erkennt Ecken basierend auf Gradientenänderungen;

Shi-Tomasi-Eckendetektor (cv2.goodFeaturesToTrack): wählt die stärksten Ecken in einem Bild aus;

Blob-Erkennung

Die Blob-Erkennung findet Bereiche mit ähnlicher Intensität in einem Bild und ist nützlich für die Objekterkennung und -verfolgung.

Eine der gängigen Methoden zur Blob-Erkennung ist SimpleBlobDetector

cv2.SimpleBlobDetector: erkennt Keypoints, die Blobs anhand von Größe, Form und Intensität repräsentieren.

Aufgabe

Swipe to start coding

Sie erhalten die Bilder einer Fabrik (factory) und Sonnenblumen (sunflowers):

Umwandlung des factory-Bildes in Graustufen und Speicherung in der Variable gray_factory;
Umwandlung des sunflowers-Bildes in Graustufen und Speicherung in der Variable gray_sunflowers;
Für den Harris-Detektor ist es notwendig, die Bildmatrix in float32 umzuwandeln; führen Sie dies durch und speichern Sie das Ergebnis in gray_float;
Wenden Sie die Harris-Eckendetektion an und speichern Sie das Ergebnis in harris_corners (empfohlene Parameter: blockSize=2, ksize=3, k=0.04);
Verwenden Sie dilate(), um die Sichtbarkeit der harris_corners zu verbessern;
Wenden Sie die Shi-Tomasi-Eckendetektion auf das Bild an und speichern Sie das Ergebnis in shi_tomasi_corners (empfohlene Parameter: gray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)
Erstellen Sie ein SimpleBlobDetector_Params-Objekt zur Initialisierung der Parameter und speichern Sie es in params;
Erstellen Sie einen Blob-Detektor mit den angegebenen Parametern und speichern Sie ihn in detector;
Erkennen Sie Blob-Keypoints und speichern Sie diese in keypoints.

Lösung

Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 8

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Ecken- und Blob-Erkennung

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Blob-Erkennung

Die Blob-Erkennung findet Bereiche mit ähnlicher Intensität in einem Bild und ist nützlich für die Objekterkennung und -verfolgung.

Eine der gängigen Methoden zur Blob-Erkennung ist SimpleBlobDetector

cv2.SimpleBlobDetector: erkennt Keypoints, die Blobs anhand von Größe, Form und Intensität repräsentieren.

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Umwandlung des factory-Bildes in Graustufen und Speicherung in der Variable gray_factory;
Umwandlung des sunflowers-Bildes in Graustufen und Speicherung in der Variable gray_sunflowers;
Für den Harris-Detektor ist es notwendig, die Bildmatrix in float32 umzuwandeln; führen Sie dies durch und speichern Sie das Ergebnis in gray_float;
Wenden Sie die Harris-Eckendetektion an und speichern Sie das Ergebnis in harris_corners (empfohlene Parameter: blockSize=2, ksize=3, k=0.04);
Verwenden Sie dilate(), um die Sichtbarkeit der harris_corners zu verbessern;
Wenden Sie die Shi-Tomasi-Eckendetektion auf das Bild an und speichern Sie das Ergebnis in shi_tomasi_corners (empfohlene Parameter: gray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)
Erstellen Sie ein SimpleBlobDetector_Params-Objekt zur Initialisierung der Parameter und speichern Sie es in params;
Erstellen Sie einen Blob-Detektor mit den angegebenen Parametern und speichern Sie ihn in detector;
Erkennen Sie Blob-Keypoints und speichern Sie diese in keypoints.

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