Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Виявлення Кутів і Плям | Обробка Зображень з OpenCV
Основи Комп'ютерного Зору

Свайпніть щоб показати меню

book
Виявлення Кутів і Плям

Виявлення кутів

Виявлення кутів використовується для ідентифікації різких змін інтенсивності у місцях, де зустрічаються два краї. Це допомагає у зіставленні ознак, відстеженні об'єктів та розпізнаванні структури.

Популярні методи:

  • Детектор кутів Харріса (cv2.cornerHarris): виявляє кути на основі змін градієнта;

  • Детектор кутів Ші-Томасі (cv2.goodFeaturesToTrack): обирає найсильніші кути на зображенні;

Виявлення плям

Виявлення плям знаходить області з подібною інтенсивністю на зображенні, що корисно для виявлення та відстеження об'єктів.

Один із популярних методів виявлення плям — SimpleBlobDetector

  • cv2.SimpleBlobDetector: виявляє ключові точки, що представляють плями, на основі розміру, форми та інтенсивності.

Завдання

Swipe to start coding

Вам надано зображення фабрики (factory) та соняшників (sunflowers):

  • Перетворіть зображення factory у відтінки сірого та збережіть у змінній gray_factory;
  • Перетворіть зображення sunflowers у відтінки сірого та збережіть у змінній gray_sunflowers;
  • Для детектора Харріса необхідно перетворити матрицю зображення у формат float32, зробіть це та збережіть у gray_float;
  • Застосуйте детектор кутів Харріса та збережіть у harris_corners (рекомендовані параметри: blockSize=2, ksize=3, k=0.04);
  • Використайте dilate() для покращення видимості harris_corners;
  • Застосуйте детектор кутів Ші-Томасі до зображення та збережіть у shi_tomasi_corners (рекомендовані параметри: gray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)
  • Створіть об'єкт SimpleBlobDetector_Params для ініціалізації параметрів та збережіть у params;
  • Створіть детектор blob з вказаними параметрами та збережіть у detector;
  • Виявлені ключові точки blob збережіть у keypoints.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 8
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

book
Виявлення Кутів і Плям

Виявлення кутів

Виявлення кутів використовується для ідентифікації різких змін інтенсивності у місцях, де зустрічаються два краї. Це допомагає у зіставленні ознак, відстеженні об'єктів та розпізнаванні структури.

Популярні методи:

  • Детектор кутів Харріса (cv2.cornerHarris): виявляє кути на основі змін градієнта;

  • Детектор кутів Ші-Томасі (cv2.goodFeaturesToTrack): обирає найсильніші кути на зображенні;

Виявлення плям

Виявлення плям знаходить області з подібною інтенсивністю на зображенні, що корисно для виявлення та відстеження об'єктів.

Один із популярних методів виявлення плям — SimpleBlobDetector

  • cv2.SimpleBlobDetector: виявляє ключові точки, що представляють плями, на основі розміру, форми та інтенсивності.

Завдання

Swipe to start coding

Вам надано зображення фабрики (factory) та соняшників (sunflowers):

  • Перетворіть зображення factory у відтінки сірого та збережіть у змінній gray_factory;
  • Перетворіть зображення sunflowers у відтінки сірого та збережіть у змінній gray_sunflowers;
  • Для детектора Харріса необхідно перетворити матрицю зображення у формат float32, зробіть це та збережіть у gray_float;
  • Застосуйте детектор кутів Харріса та збережіть у harris_corners (рекомендовані параметри: blockSize=2, ksize=3, k=0.04);
  • Використайте dilate() для покращення видимості harris_corners;
  • Застосуйте детектор кутів Ші-Томасі до зображення та збережіть у shi_tomasi_corners (рекомендовані параметри: gray_factory, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)
  • Створіть об'єкт SimpleBlobDetector_Params для ініціалізації параметрів та збережіть у params;
  • Створіть детектор blob з вказаними параметрами та збережіть у detector;
  • Виявлені ключові точки blob збережіть у keypoints.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

Свайпніть щоб показати меню

some-alt