Detecção de Cantos e Blobs
Detecção de Cantos
A detecção de cantos é utilizada para identificar mudanças abruptas de intensidade onde dois contornos se encontram. Auxilia na correspondência de características, rastreamento de objetos e reconhecimento de estruturas.
Métodos Populares:
- Detector de cantos de Harris (
cv2.cornerHarris): detecta cantos com base em variações de gradiente;
- Detector de cantos de Shi-Tomasi (
cv2.goodFeaturesToTrack): seleciona os cantos mais fortes em uma imagem;
Detecção de Blobs
A detecção de blobs identifica regiões de intensidade semelhante em uma imagem, sendo útil para detecção e rastreamento de objetos.
Um dos métodos populares para detecção de blobs é o SimpleBlobDetector
cv2.SimpleBlobDetector: detecta keypoints que representam blobs com base em tamanho, formato e intensidade.
Swipe to start coding
Você recebe as imagens de fábrica (factory) e girassóis (sunflowers):
- Converter a imagem
factorypara escala de cinza e armazenar na variávelgray_factory; - Converter a imagem
sunflowerspara escala de cinza e armazenar na variávelgray_sunflowers; - É necessário para o Detector de Harris converter a matriz da imagem para
float32, faça isso e armazene emgray_float; - Aplicar a detecção de cantos de Harris e armazenar em
harris_corners(parâmetros recomendadosblockSize=2, ksize=3, k=0.04); - Utilizar
dilate()para melhorar a visibilidade deharris_corners; - Aplicar a detecção de cantos Shi-Tomasi na imagem e armazenar em
shi_tomasi_corners(parâmetros recomendadosgray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10) - Criar o objeto
SimpleBlobDetector_Paramspara inicializar os parâmetros e armazenar emparams; - Criar um detector de blobs com os parâmetros especificados e armazenar em
detector; - Detectar os keypoints dos blobs e armazenar em
keypoints.
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Detecção de Cantos
A detecção de cantos é utilizada para identificar mudanças abruptas de intensidade onde dois contornos se encontram. Auxilia na correspondência de características, rastreamento de objetos e reconhecimento de estruturas.
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cv2.cornerHarris): detecta cantos com base em variações de gradiente;
- Detector de cantos de Shi-Tomasi (
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Detecção de Blobs
A detecção de blobs identifica regiões de intensidade semelhante em uma imagem, sendo útil para detecção e rastreamento de objetos.
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shi_tomasi_corners(parâmetros recomendadosgray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10) - Criar o objeto
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