python凹点检测

凹点检测是一种特征检测方法，用于识别图像中的角点。在Python中，可以使用OpenCV库来实现凹点检测。下面是一个使用cornerHarris函数来进行凹点检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('4.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)

# 使用cornerHarris函数进行凹点检测
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 23, 0.04)

# 标记检测到的凹点
img

相关问题

python凹点查找办法

在Python中，可以使用OpenCV库中的`convexityDefects`函数来查找轮廓的凸性缺陷，从而找到凹点。具体代码如下：

import cv2

# 读取图像并转为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行阈值处理或其他图像处理操作以获取二值图像，确保轮廓能够被正确检测到

# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
    # 计算凸包
    hull = cv2.convexHull(contour, returnPoints=False)
    # 计算凸性缺陷
    defects = cv2.convexityDefects(contour, hull)

    # 遍历每个凸性缺陷
    for i in range(defects.shape

凹点检测python

凹点检测是一种特征检测方法，用于识别图像中的角点。在Python中，可以使用OpenCV库来实现凹点检测。下面是一个使用cornerHarris函数来进行凹点检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('4.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)

# 使用cornerHarris函数进行凹点检测
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 23, 0.04)

# 标记检测到的凹点
img