在進(jìn)行圖像特征提取時(shí)，我們通常選擇具有區(qū)分性和易于比較的特征。其中，角點(diǎn)和斑點(diǎn)被認(rèn)為是較好的圖像特征。下面將逐步介紹使用OpenCV提取圖片角點(diǎn)特征的方法。 導(dǎo)入模塊和讀取圖片 首先，在文本編輯器

在進(jìn)行圖像特征提取時(shí)，我們通常選擇具有區(qū)分性和易于比較的特征。其中，角點(diǎn)和斑點(diǎn)被認(rèn)為是較好的圖像特征。下面將逐步介紹使用OpenCV提取圖片角點(diǎn)特征的方法。

導(dǎo)入模塊和讀取圖片

首先，在文本編輯器中使用以下代碼導(dǎo)入OpenCV、NumPy和Matplotlib模塊：

import numpy as np
import cv2 as cv
import  as plt

接下來(lái)，使用以下代碼讀取原始圖片：

img  ('')

注意，括號(hào)中為圖片的地址。然后，使用以下代碼將原始圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片：

gray  (img, _BGR2GRAY)

將灰度圖片轉(zhuǎn)換為float32數(shù)據(jù)類(lèi)型

為了進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，需要將步驟2中得到的灰度圖片轉(zhuǎn)換為float32數(shù)據(jù)類(lèi)型。可以使用以下代碼實(shí)現(xiàn)：

gray  np.float32(gray)

進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)

使用以下代碼對(duì)灰度圖片進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)：

dst  (gray, 2, 3, 0.04)

標(biāo)記檢測(cè)到的角點(diǎn)

使用以下代碼在檢測(cè)到的角點(diǎn)上標(biāo)記紅色：

img[dst gt; 0.001 * ()]  [0, 0, 255]

顯示圖片

最后，使用以下代碼將圖片展示出來(lái)：

(figsize(12, 12))
(img[:, :, ::-1])

通過(guò)以上步驟，可以在圖片的角點(diǎn)位置看到紅色的點(diǎn)。