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。

相关问题

strong_corners=points.selectStrongest(length(points),points.Metric>0.1); 输入参数太多？

这个函数的输入有两个参数：第一个参数是需要选择的角点数目，第二个参数是一个逻辑矩阵，用于选择哪些角点。其中，`points`是输入的角点矩阵，`points.Metric`表示每个角点的质量指标。`length(points)`表示输入矩阵的长度。因此，这个函数的作用是选择输入矩阵中质量指标大于0.1的所有角点，并将这些角点按照质量指标从大到小排序，最后选择质量指标最高的`length(points)`个角点作为输出。

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。