Python 使用 OpenCV 的 Shi-Tomasi 角点检测方法进行角点检测

简介

Shi-Tomasi 角点检测方法是一种计算机视觉中用来检测图像中角点位置的算法，由 J. Shi 和 C. Tomasi 在 1994 年首次发表。它被认为是性能比 Harris 角点检测方法更好的角点检测方法之一。

在 OpenCV 中，我们可以使用 cv2.goodFeaturesToTrack() 函数来实现 Shi-Tomasi 角点检测方法。该函数可以从输入图像中检测到给定数量的角点，并返回这些角点的坐标。

使用方法

使用 Shi-Tomasi 角点检测方法进行角点检测的基本流程如下：

1. 读取输入图像。
2. 将输入图像转换为灰度图像（可选）。
3. 使用 cv2.goodFeaturesToTrack() 函数检测角点。
4. 在输入图像上绘制检测到的角点。

下面是一个使用 Shi-Tomasi 角点检测方法检测图像中角点的示例程序：

import cv2
import numpy as np

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将输入图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用 Shi-Tomasi 角点检测方法检测角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 25, 0.01, 10)

# 绘制角点
corners = np.int0(corners)
for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('Output', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例程序中，我们首先使用 cv2.imread() 函数读取输入图像。然后，我们将输入图像转换为灰度图像。接下来，我们使用 cv2.goodFeaturesToTrack() 函数检测图像中的角点。在本例中，我们检测到 25 个角点，最小特征值设置为 0.01，角点之间的最小距离设置为 10 像素。最后，我们在输入图像上绘制检测到的角点，以便进行可视化。

结论

在本篇文章中，我们学习了使用 OpenCV 的 Shi-Tomasi 角点检测方法进行角点检测的基本流程。通过使用该方法，我们可以在图像中检测到角点，并将其用于计算机视觉中的各种任务，如目标跟踪、图像配准等。