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
Сумаризуйте цей розділ
Пояснити код у file
Пояснити, чому file не вирішує завдання
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!
Awesome!
Completion rate improved to 3.45single
