max_corners = 4 # 最大角点数目 quality_level = 0.1 # 检测到的角点的质量水平（通常为0.1~0.01） min_distance = 450 # 最小距离，小于此距离忽略 img = cv2.imread('Result.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # img = cv2.resize(img, (1000, 1000)) corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, max_corners, quality_level, min_distance) corners = np.intp(corners) criteria = (cv2.TermCriteria_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 40, 0.001) # 定义停止迭代的标准 corners = cv2.cornerSubPix(gray, np.float32(corners), (15, 15), (-1, -1), criteria) # 亚像素点检测 for i in corners: x, y = np.uint16(i.ravel()) # 多维数组降为一维 cv2.circle(gray, (x, y),10, (0, 0, 255), -1) # 2半径，-1被填充 cv2.imshow('img.jpg', gray) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库中的goodFeaturesToTrack函数来检测图像中的角点，并使用cornerSubPix函数对检测到的角点进行亚像素级别的精细检测。其中max_corners、quality_level和min_distance是goodFeaturesToTrack函数的参数，分别代表最大角点数目、检测到的角点的质量水平和最小距离。而criteria则是cornerSubPix函数的参数，用于定义停止迭代的标准。最后，使用cv2.circle函数在图像中标记出检测到的角点。

相关问题

strong_corners = corners.selectStrongest(length(corners), scores > threshold);显示参数类型不正确？

对不起，我的回答有误。`selectStrongest`函数的第一个参数应该是要选择的角点数目，而不是角点集合的长度。因此，可以将第一个参数修改为想要选择的角点数目，例如100，代码如下：

strong_corners = corners.selectStrongest(100, scores > threshold);

此外，还需要保证`scores`变量是角点得分的向量，长度与`corners`变量中存储的角点个数相同。如果使用`detectFASTFeatures`函数来检测角点，则可以直接从`corners`变量中获取每个角点的得分，代码如下：

% 在图像中检测角点
corners = detectFASTFeatures(img, 'MinContrast', threshold, 'ROI', [1 1 size(img,2) size(img,1)], 'NumOctaves', 1, 'NumScaleLevels', 1, 'Radius', n);

% 获取每个角点的得分
scores = corners.Metric;

% 输出得分高于阈值的角点
strong_corners = corners.selectStrongest(100, scores > threshold);

如果使用其他的角点检测方法，则需要根据具体情况获取每个角点的得分，并将其存储在`scores`变量中。

以下代码如何修正corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20) corners = corners.astype(int) sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0])) sorted_corners = corners[sorted_idx]

这段代码中存在一个问题，即`goodFeaturesToTrack`函数返回的`corners`数组的元素类型为`float32`，而在后续的代码中需要将其转换为`int`类型。这样做可能会导致精度的损失，从而影响后续的计算结果。

为了修正这个问题，可以将`corners`数组在转换为`int`类型之前先进行四舍五入的操作，从而保留一定的精度。修改后的代码如下：

corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20)
corners = np.round(corners).astype(int)
sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0]))
sorted_corners = corners[sorted_idx]

这样做可以避免精度损失，从而保证后续计算的准确性。