使用python opencv写一个角点检测的程序

以下是一个使用Python OpenCV库进行角点检测的示例程序：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('chessboard.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 角点检测参数
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10)

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

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

首先，我们读取了一个棋盘格的图片，将其转换为灰度图像。然后，使用`cv2.goodFeaturesToTrack()`函数进行角点检测，其中参数`gray`是输入图像，`100`是要检测的角点数量，`0.01`是角点质量因子，`10`是角点之间的最小距离。

最后，我们使用`cv2.circle()`函数在原始图像上绘制检测到的角点，将其显示出来。

相关问题

用python和opencv写一个识别火焰检测

好的，下面是一个简单的Python OpenCV程序，可以检测视频中的火焰。

import cv2

# 加载视频文件
cap = cv2.VideoCapture('fire_video.mp4')

# 检测火焰的方法
def detect_fire(frame):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用高斯滤波器平滑图像
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

    # 进行阈值处理
    _, thresh = cv2.threshold(blur, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍历轮廓，找到符合条件的火焰区域
    for contour in contours:
        # 计算轮廓的面积和周长
        area = cv2.contourArea(contour)
        perimeter = cv2.arcLength(contour, True)

        # 如果面积和周长都符合条件，则认为是火焰
        if area > 500 and perimeter > 100:
            return True

    return False

# 循环遍历视频帧
while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果读取失败，则退出循环
    if not ret:
        break

    # 检测火焰
    if detect_fire(frame):
        # 如果检测到火焰，将火焰区域用红色框标出
        cv2.rectangle(frame, (0, 0), (frame.shape[1], frame.shape[0]), (0, 0, 255), 2)

    # 显示当前帧
    cv2.imshow('Fire Detection', frame)

    # 等待用户按下ESC键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个程序通过读取视频文件，对每一帧进行火焰检测。如果检测到火焰，就在视频中用红色框标出火焰区域。

用opencv-python写一个九点标定程序

好的，以下是一个简单的九点标定程序：

首先，导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

然后，定义标定板的规格和大小：

# 标定板规格
ROWS = 9
COLS = 9
# 标定板大小
SIZE = 20 # 单位为毫米

接下来，定义一个函数来生成标定板的三维坐标：

def generate_3D_points():
    points = np.zeros((ROWS * COLS, 3), np.float32)
    points[:,:2] = np.mgrid[0:ROWS, 0:COLS].T.reshape(-1, 2)
    return points * SIZE

然后，我们需要读取标定板的图像并检测角点：

# 读取标定板图像
img = cv2.imread('calibration_board.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (ROWS, COLS), None)

如果成功检测到角点，我们可以继续进行标定：

if ret == True:
    # 优化角点位置
    corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
    # 生成标定板的三维坐标
    obj_points = generate_3D_points()
    # 标定相机
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([obj_points], [corners], gray.shape[::-1], None, None)

最后，我们可以使用标定结果来校正图像：

# 校正图像
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 标定板规格
ROWS = 9
COLS = 9
# 标定板大小
SIZE = 20 # 单位为毫米

# 生成标定板的三维坐标
def generate_3D_points():
    points = np.zeros((ROWS * COLS, 3), np.float32)
    points[:,:2] = np.mgrid[0:ROWS, 0:COLS].T.reshape(-1, 2)
    return points * SIZE

# 读取标定板图像并检测角点
img = cv2.imread('calibration_board.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (ROWS, COLS), None)

if ret == True:
    # 优化角点位置
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
    # 生成标定板的三维坐标
    obj_points = generate_3D_points()
    # 标定相机
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([obj_points], [corners], gray.shape[::-1], None, None)
    # 校正图像
    dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)
    cv2.imshow('dst', dst)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('角点检测失败')