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.
Swipe to start coding
Вам надано зображення фабрики (factory) та соняшників (sunflowers):
- Перетворіть зображення
factoryу відтінки сірого та збережіть у зміннійgray_factory; - Перетворіть зображення
sunflowersу відтінки сірого та збережіть у зміннійgray_sunflowers; - Для детектора Харріса необхідно перетворити матрицю зображення у формат
float32, зробіть це та збережіть уgray_float; - Застосуйте детектор кутів Харріса та збережіть у
harris_corners(рекомендовані параметри:blockSize=2, ksize=3, k=0.04); - Використайте
dilate()для покращення видимостіharris_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_Paramsдля ініціалізації параметрів та збережіть уparams; - Створіть детектор blob з вказаними параметрами та збережіть у
detector; - Виявлені ключові точки blob збережіть у
keypoints.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Виявлення Кутів і Плям
Свайпніть щоб показати меню
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.
Swipe to start coding
Вам надано зображення фабрики (factory) та соняшників (sunflowers):
- Перетворіть зображення
factoryу відтінки сірого та збережіть у зміннійgray_factory; - Перетворіть зображення
sunflowersу відтінки сірого та збережіть у зміннійgray_sunflowers; - Для детектора Харріса необхідно перетворити матрицю зображення у формат
float32, зробіть це та збережіть уgray_float; - Застосуйте детектор кутів Харріса та збережіть у
harris_corners(рекомендовані параметри:blockSize=2, ksize=3, k=0.04); - Використайте
dilate()для покращення видимостіharris_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_Paramsдля ініціалізації параметрів та збережіть уparams; - Створіть детектор blob з вказаними параметрами та збережіть у
detector; - Виявлені ключові точки blob збережіть у
keypoints.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
