Hörn- och Blobdetektering
Hörndetektering
Hörndetektering används för att identifiera skarpa intensitetsförändringar där två kanter möts. Det är användbart för funktionsmatchning, objektspårning och strukturigenkänning.
Populära metoder:
- Harris-hörndetektor (
cv2.cornerHarris): detekterar hörn baserat på gradientförändringar;
- Shi-Tomasi-hörndetektor (
cv2.goodFeaturesToTrack): väljer de starkaste hörnen i en bild;
Blobdetektering
Blobdetektering hittar områden med liknande intensitet i en bild, användbart för objektdetektering och spårning.
En av de populära metoderna för blobdetektering är SimpleBlobDetector
cv2.SimpleBlobDetector: detekterar nyckelpunkter som representerar blobbar baserat på storlek, form och intensitet.
Swipe to start coding
Du har fått bilder av en fabrik (factory) och solrosor (sunflowers):
- Konvertera bilden
factorytill gråskala och spara i variabelngray_factory; - Konvertera bilden
sunflowerstill gråskala och spara i variabelngray_sunflowers; - För Harris-detektorn är det nödvändigt att konvertera bildmatrisen till
float32, gör detta och spara igray_float; - Applicera Harris-hörndetektering och spara i
harris_corners(rekommenderade parametrarblockSize=2, ksize=3, k=0.04); - Använd
dilate()för att förbättra synligheten avharris_corners; - Applicera Shi-Tomasi-hörndetektering på bilden och spara i
shi_tomasi_corners(rekommenderade parametrargray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10) - Skapa ett
SimpleBlobDetector_Params-objekt för att initiera parametrarna och spara iparams; - Skapa en blobdetektor med angivna parametrar och spara i
detector; - Detektera blob-nyckelpunkter och spara i
keypoints.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Sammanfatta detta kapitel
Explain code
Explain why doesn't solve task
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Hörn- och Blobdetektering
Svep för att visa menyn
Hörndetektering
Hörndetektering används för att identifiera skarpa intensitetsförändringar där två kanter möts. Det är användbart för funktionsmatchning, objektspårning och strukturigenkänning.
Populära metoder:
- Harris-hörndetektor (
cv2.cornerHarris): detekterar hörn baserat på gradientförändringar;
- Shi-Tomasi-hörndetektor (
cv2.goodFeaturesToTrack): väljer de starkaste hörnen i en bild;
Blobdetektering
Blobdetektering hittar områden med liknande intensitet i en bild, användbart för objektdetektering och spårning.
En av de populära metoderna för blobdetektering är SimpleBlobDetector
cv2.SimpleBlobDetector: detekterar nyckelpunkter som representerar blobbar baserat på storlek, form och intensitet.
Swipe to start coding
Du har fått bilder av en fabrik (factory) och solrosor (sunflowers):
- Konvertera bilden
factorytill gråskala och spara i variabelngray_factory; - Konvertera bilden
sunflowerstill gråskala och spara i variabelngray_sunflowers; - För Harris-detektorn är det nödvändigt att konvertera bildmatrisen till
float32, gör detta och spara igray_float; - Applicera Harris-hörndetektering och spara i
harris_corners(rekommenderade parametrarblockSize=2, ksize=3, k=0.04); - Använd
dilate()för att förbättra synligheten avharris_corners; - Applicera Shi-Tomasi-hörndetektering på bilden och spara i
shi_tomasi_corners(rekommenderade parametrargray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10) - Skapa ett
SimpleBlobDetector_Params-objekt för att initiera parametrarna och spara iparams; - Skapa en blobdetektor med angivna parametrar och spara i
detector; - Detektera blob-nyckelpunkter och spara i
keypoints.
Lösning
Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedanTack för dina kommentarer!
single
