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Rilevamento di Angoli e Blob

Rilevamento degli angoli

Il rilevamento degli angoli viene utilizzato per identificare cambiamenti bruschi di intensità dove si incontrano due bordi. È utile per il matching delle caratteristiche, il tracciamento degli oggetti e il riconoscimento delle strutture.

Metodi popolari:

Rilevatore di angoli di Harris (cv2.cornerHarris): rileva gli angoli in base alle variazioni di gradiente;

Rilevatore di angoli di Shi-Tomasi (cv2.goodFeaturesToTrack): seleziona gli angoli più forti in un'immagine;

Rilevamento dei blob

Il rilevamento dei blob individua regioni di intensità simile in un'immagine, utile per il rilevamento e il tracciamento degli oggetti.

Uno dei metodi più diffusi per il rilevamento dei blob è SimpleBlobDetector

cv2.SimpleBlobDetector: rileva keypoint che rappresentano i blob in base a dimensione, forma e intensità.

Compito

Swipe to start coding

Sono fornite le immagini di una fabbrica (factory) e di girasoli (sunflowers):

Convertire l'immagine factory in scala di grigi e memorizzarla nella variabile gray_factory;
Convertire l'immagine sunflowers in scala di grigi e memorizzarla nella variabile gray_sunflowers;
È necessario, per il rilevatore di Harris, convertire la matrice dell'immagine in float32, eseguire la conversione e memorizzarla in gray_float;
Applicare il rilevamento degli angoli di Harris e memorizzare il risultato in harris_corners (parametri consigliati: blockSize=2, ksize=3, k=0.04);
Utilizzare dilate() per migliorare la visibilità di harris_corners;
Applicare il rilevamento degli angoli di Shi-Tomasi all'immagine e memorizzare il risultato in shi_tomasi_corners (parametri consigliati: gray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)
Creare un oggetto SimpleBlobDetector_Params per inizializzare i parametri e memorizzarlo in params;
Creare un rilevatore di blob con i parametri specificati e memorizzarlo in detector;
Rilevare i keypoint dei blob e memorizzarli in keypoints.

Soluzione

Cambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguenti

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 2. Capitolo 8

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Rilevatore di angoli di Shi-Tomasi (cv2.goodFeaturesToTrack): seleziona gli angoli più forti in un'immagine;

Rilevamento dei blob

Il rilevamento dei blob individua regioni di intensità simile in un'immagine, utile per il rilevamento e il tracciamento degli oggetti.

Uno dei metodi più diffusi per il rilevamento dei blob è SimpleBlobDetector

cv2.SimpleBlobDetector: rileva keypoint che rappresentano i blob in base a dimensione, forma e intensità.

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Convertire l'immagine sunflowers in scala di grigi e memorizzarla nella variabile gray_sunflowers;
È necessario, per il rilevatore di Harris, convertire la matrice dell'immagine in float32, eseguire la conversione e memorizzarla in gray_float;
Applicare il rilevamento degli angoli di Harris e memorizzare il risultato in harris_corners (parametri consigliati: blockSize=2, ksize=3, k=0.04);
Utilizzare dilate() per migliorare la visibilità di harris_corners;
Applicare il rilevamento degli angoli di Shi-Tomasi all'immagine e memorizzare il risultato in shi_tomasi_corners (parametri consigliati: gray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)
Creare un oggetto SimpleBlobDetector_Params per inizializzare i parametri e memorizzarlo in params;
Creare un rilevatore di blob con i parametri specificati e memorizzarlo in detector;
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