檢測角點

檢測角點是特征檢測的一種方法。
（所謂特征檢測，就是檢測有意義的東西）
下面代碼中，使用cornerHarris來識別角點。

關鍵代碼：

dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 23, 0.04)

含義解釋：

• 第一個參數，放的是一張灰色的圖片
• 第二個參數，表示的是鄰近的塊大小。
• 第三個參數，限制Sobel算子的中孔（aperture）.Sobel算子通過對圖像的行列的變換檢測，來檢測邊緣。該數值，表示的角點檢測的敏感度。大小在3到31之間的奇數（而且，越小越敏感。數值必須是奇數，這點很關鍵）
• 第四個參數，是Harris detector free parameter. 就是在公式當中的一個系數（公式就是目標 = 鄰近矩陣的秩 - 這個系數 * (鄰近矩陣的跡)^2）

import cv2 import numpy as npimg = cv2.imread('4.jpg')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = np.float32(gray)dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 23, 0.04)img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0 , 255] while True:cv2.imshow('Corner', img)if cv2.waitKey() & 0xff == ord('q'):break cv2.destroyAllWindows()

總結

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