opencvsharp提取拐点

要提取图像中的拐点，可以使用OpenCVSharp中的角点检测函数，如GoodFeaturesToTrack()或CornerHarris()。

GoodFeaturesToTrack()函数可用于检测图像中的角点，该函数返回一个数组，其中包含检测到的角点的坐标。以下是一个示例代码：

Mat image = new Mat("image.jpg", ImreadModes.Grayscale);
Mat corners = new Mat();
Cv2.GoodFeaturesToTrack(image, corners, 100, 0.01, 10);

CornerHarris()函数也可用于检测图像中的角点。以下是一个使用CornerHarris()函数的示例代码：

Mat image = new Mat("image.jpg", ImreadModes.Grayscale);
Mat corners = new Mat();
Cv2.CornerHarris(image, corners, 2, 3, 0.04);

在这两个示例中，我们首先加载了图像并将其转换为灰度图像。然后我们调用相应的角点检测函数，并将检测到的角点保存在Mat对象corners中。您可以根据需要调整函数的参数以获得最佳结果。

相关问题

opencvsharp提取拐点并输出角点坐标

要使用OpenCvSharp提取拐点并输出角点坐标，可以按照以下步骤进行：

1. 导入OpenCvSharp库

using OpenCvSharp;

2. 读取图像

Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Color);

3. 灰度化图像

Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

4. 提取角点

Mat cornerImage = new Mat();
Cv2.CornerHarris(grayImage, cornerImage, 2, 3, 0.04);

5. 标记角点并输出坐标

for (int y = 0; y < cornerImage.Rows; y++)
{
    for (int x = 0; x < cornerImage.Cols; x++)
    {
        if (cornerImage.At<float>(y, x) > 0.01)
        {
            Cv2.Circle(image, x, y, 5, new Scalar(0, 0, 255), 2);
            Console.WriteLine("Corner found at ({0},{1})", x, y);
        }
    }
}

6. 显示图像

Cv2.ImShow("Corner Detection", image);
Cv2.WaitKey(0);

完整代码如下：

using System;
using OpenCvSharp;

namespace CornerDetection
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Color);
            Mat grayImage = new Mat();
            Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
            Mat cornerImage = new Mat();
            Cv2.CornerHarris(grayImage, cornerImage, 2, 3, 0.04);

            for (int y = 0; y < cornerImage.Rows; y++)
            {
                for (int x = 0; x < cornerImage.Cols; x++)
                {
                    if (cornerImage.At<float>(y, x) > 0.01)
                    {
                        Cv2.Circle(image, x, y, 5, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                        Console.WriteLine("Corner found at ({0},{1})", x, y);
                    }
                }
            }

            Cv2.ImShow("Corner Detection", image);
            Cv2.WaitKey(0);
        }
    }
}

opencvsharp提取图像 拐点坐标

要提取图像拐点的坐标，可以使用OpenCVSharp中的边缘检测函数，如Canny或Sobel。以下是一个示例代码，用于检测图像中的拐点并将其坐标保存在一个列表中。

using (var src = new Mat("image.jpg", ImreadModes.Color))
{
    var gray = new Mat();
    var canny = new Mat();
    var lines = new Mat();
    Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
    Cv2.Canny(gray, canny, 50, 200);
    Cv2.HoughLines(canny, lines, 1, Math.PI / 180, 150, 0, 0);

    var points = new List<Point>();
    for (int i = 0; i < lines.Rows; i++)
    {
        var rho = lines.At<double>(i, 0);
        var theta = lines.At<double>(i, 1);
        var a = Math.Cos(theta);
        var b = Math.Sin(theta);
        var x0 = a * rho;
        var y0 = b * rho;
        var pt1 = new Point(Math.Round(x0 + 1000 * (-b)), Math.Round(y0 + 1000 * (a)));
        var pt2 = new Point(Math.Round(x0 - 1000 * (-b)), Math.Round(y0 - 1000 * (a)));
        var angle = Math.Atan2(pt2.Y - pt1.Y, pt2.X - pt1.X) * 180.0 / Math.PI;
        if (angle > 80 && angle < 100)
        {
            points.Add(new Point((pt1.X + pt2.X) / 2, (pt1.Y + pt2.Y) / 2));
        }
    }
}

这段代码首先将图像转换为灰度图像，并使用Canny函数检测边缘。然后使用霍夫变换检测直线，并计算每条直线的角度。最后，检查角度是否接近90度，并将直线的中心点添加到列表中。在这个例子中，我们假设拐点的角度在80到100度之间。