opencv 角点检测

对于OpenCV中的角点检测与筛选，你可以使用以下步骤：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并将其转换为灰度图像：

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 使用角点检测算法（例如Harris角点检测）来找到角点：

corners = cv2.cornerHarris(gray, blockSize, ksize, k)

其中，`blockSize`是指在角点检测中考虑的邻域大小，`ksize`是Sobel算子的窗口大小，`k`是Harris角点检测的自由参数。

4. 对角点进行筛选：

# 定义角点标记的阈值
threshold = 0.1 * corners.max()
# 使用循环遍历所有像素，并标记符合阈值条件的角点
for i in range(corners.shape[0]):
    for j in range(corners.shape[1]):
        if corners[i,j] > threshold:
            cv2.circle(image, (j,i), 3, (0,255,0), -1)

以上代码将会在原始图像上用绿色圆圈标记出检测到的角点。

这只是一个简单的示例，你可以根据需要选择不同的角点检测算法，并调整相应的参数。还有其他一些更高级的角点检测和筛选方法，例如Shi-Tomasi角点检测（`cv2.goodFeaturesToTrack()`）和亚像素级别的角点精确定位等。

希望这对你有帮助！