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Commit 1a22758

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update ch29-30
1 parent 6107d70 commit 1a22758

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Lines changed: 54 additions & 26 deletions

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‎ch29-理解图像特征/note.txt‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
2+
找到图像特征的技术被称为特征检测。
3+
4+
描述特征
5+
6+
计算机也要对特征周围的区域进行描述，这样它才能 在其他图像中找到相同的特征。
7+
我们把这种描述称为特征描述
8+
9+
角点的一个特性：向任何方向移动变化都很大

‎ch30-Harris角点检测/30.1-OpenCV-Harris角点检测-cornerHarris.py‎

Lines changed: 34 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,34 @@
1+
# -*-coding:utf8-*-#
2+
__author__ = 'play4fun'
3+
"""
4+
create time:15-10-28 下午7:27
5+
6+
cv2.cornerHarris() 参数如下
7+
• img - 数据类型为 float32 的 入图像。
8+
• blockSize - 点检测中 考 的 域大小。
9+
• ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小
10+
• k - Harris 点检测方程中的自由参数 取值参数为 [0,04 0.06].
11+
"""
12+
13+
import cv2
14+
import numpy as np
15+
16+
filename = '../data/chessboard.jpeg'
17+
# filename = '../data/chessboard-3.png'
18+
# filename = '../data/corner-detection.jpg'
19+
20+
img = cv2.imread(filename)
21+
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
22+
gray = np.float32(gray)
23+
24+
# 输入图像必 是 float32 最后一个参数在 0.04 到 0.05 之间
25+
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
26+
# result is dilated for marking the corners, not important
27+
dst = cv2.dilate(dst, None)
28+
# Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image.
29+
img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]
30+
31+
cv2.imshow('dst', img)
32+
33+
cv2.waitKey(0)
34+
cv2.destroyAllWindows()

ch30-Harris角点检测/cornerSubPix.py renamed to ch30-Harris角点检测/30.2-亚像素级精确度的角点-cornerSubPix.py

Lines changed: 11 additions & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,6 +2,16 @@
22
__author__ = 'play4fun'
33
"""
44
create time:15-10-29 上午7:47
5+
6+
最大精度的角点检测
7+
8+
首先我们 找到 Harris 角点
9+
然后将角点的重心传给这个函数进行修正。
10+
Harris 角点用红色像素标出
11+
绿色像素是修正后的像素。
12+
在使用 个函数是我们 定义一个爹代停止条件。
13+
当 代次数 到或者精度条件满 后 代就会停止。
14+
我们同样需要定义进行角点搜索的邻域大小。
515
"""
616

717
import cv2
@@ -33,7 +43,7 @@
3343
corners = cv2.cornerSubPix(gray, np.float32(centroids), (5, 5), (-1, -1), criteria)
3444
# Now draw them
3545
res = np.hstack((centroids, corners))
36-
# np.int0 可以用来省略小数点后 的数字，非四舍五入
46+
# np.int0 可以用来省略小数点后的数字，非四舍五入
3747
res = np.int0(res)
3848
img[res[:, 1], res[:, 0]] = [0, 0, 255]
3949
img[res[:, 3], res[:, 2]] = [0, 255, 0]

‎ch30-Harris角点检测/cornerHarris.py‎

Lines changed: 0 additions & 25 deletions
This file was deleted.

‎data/fruits.jpg‎

80.5 KB
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