cornerSubPix函数使用python

cornerSubPix是OpenCV（开源计算机视觉库）中的一个函数，用于改进角点检测的结果，特别是当使用像 ShiTomasi、Harris或GoodFeaturesToTrack等算法找到初步角点之后。它通过局部像素级搜索优化角点的位置，使其更精确地匹配图像中的兴趣点。

在Python中，你可以使用以下步骤调用cornerSubPix：

import cv2

# 首先，需要从cv2.cornerSubPix函数导入必要的计算模块
from cv2 import cv2 as cv

# 假设你已经有一个包含初步角点的数组corners和一个感兴趣区域（ROI）以及相应的图像gray
image = ... # 你的灰度图像
gray = ... # 对应的灰度图像
window_size = (11, 11)  # 窗口大小，这里通常选择奇数以保持对称
subpix_criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)  # 条件参数

# 调用cornerSubPix函数
refined_corners = cv.cornerSubPix(gray, corners, window_size, subpix_criteria)

refined_corners现在就是经过细化处理后的更准确的角点位置了。

相关问题

python里如何使用cornerSubPix函数

在Python中，可以使用OpenCV库中的cornerSubPix()函数来精细化角点坐标。

下面是使用cornerSubPix()函数的基本步骤：

1. 通过cv2.goodFeaturesToTrack()函数获取角点的初始坐标。

2. 使用cornerSubPix()函数对角点坐标进行精细化处理，以提高识别精度。

下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取初始角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 25, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)

# 对角点进行精细化处理
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5,5), (-1,-1), criteria)

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

cv2.imshow('Corner SubPix', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读入一张图像，然后通过cv2.goodFeaturesToTrack()函数获取图像中的角点的初始坐标。接着，我们使用cornerSubPix()函数对角点坐标进行精细化处理，最后将精细化后的角点绘制在图像上。

使用python的cornersubpix函数提取角点中心

`cornerSubPix` 是 OpenCV (Python 版本) 中的一个功能，它用于细化从 Harris 或 Shi-Tomasi 角点检测器获得的初步角点估计。这个函数可以帮助我们得到更精确、更接近图像实际像素位置的角点坐标。

当你使用 `cv2.cornerSubPix()` 函数时，通常需要提供以下几个关键参数：

1. **image**: 需要检测角点的输入图像。
2. **corners**: 初步检测到的角点集合，通常是使用像 `cv2.goodFeaturesToTrack()` 或 `cv2.Harris Corner Detection` 等算法得到的结果。
3. **winSize**: 检查窗口大小，即在每个角点周围搜索更多细节像素的区域。
4. **zeroZone**: 一个偏移量，用于在窗口内查找局部极值，防止结果偏向于边缘。
5. **criteria**: 一个元组，定义了迭代过程何时停止的条件，如最大迭代次数和精度阈值。

通过这些参数，函数会调整每个角点的位置，使其尽可能地落在图像强度的局部最高点上。

使用示例：

import cv2

# ... 其他步骤，例如角点检测
 corners = good_features_to_track(image, **params)

refined_corners = cv2.cornerSubPix(image, corners, winSize=(5, 5), zeroZone=(-1,-1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 0.03))

# refined_corners 就是你提取出的角点中心更准确的位置