亚像素角点检测python

亚像素角点检测是一种用来提高角点检测精度的方法。在Python中，可以使用OpenCV库来实现亚像素角点检测。以下是一个示例代码演示如何在Python中进行亚像素角点检测：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

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

# 使用goodFeaturesToTrack函数找出角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,25,0.01,10)
corners = np.int0(corners)

# 使用cornerSubPix函数拟合亚像素级别的角点
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(5,5),(-1,-1),criteria)

# 在原图上绘制角点
for i in corners:
    x,y = i.ravel()
    cv2.circle(img,(x,y),3,255,-1)

# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.show()

相关问题

棋盘格角点检测python

要实现棋盘格角点检测的C代码，你可以参考以下步骤：

1. 首先，你需要将MATLAB自带的棋盘格角点检测函数转换成C代码。MATLAB原函数是`[imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints('I.png');`。你可以根据需要的功能，使用OpenCV或其他图像处理库来实现这个函数。

2. 接下来，你需要将图像转换为灰度图像。在C代码中，你可以使用OpenCV的函数`cvtColor()`来实现灰度转换。

3. 然后，你可以计算图像中角点的梯度角度和梯度强度，并将其归一化到[0, pi]和[0, 1]的范围内。你可以使用C代码来实现这个功能。

4. 接下来，你可以进行滤波操作，即使用卷积来寻找角点。你可以参考博客中提到的8个角点模型，并在C代码中实现这个滤波过程。

5. 进行非极大值抑制，以保留最强的角点。你可以使用C代码来实现非极大值抑制算法。

6. 最后，你可以对角点进行亚像素级别的精细调整，以提高检测的准确性。你可以参考C代码中的`refineCorners`函数来实现这个步骤。

综上所述，以上是实现棋盘格角点检测的C代码的一般步骤。你可以根据自己的需求和具体情况进行调整和优化。希望对你有帮助！

亚像素拟合法python

亚像素拟合法是一种在图像处理中用于提高角点检测精度的方法。在Python中，可以使用OpenCV库的函数来实现亚像素拟合。首先，可以使用`goodFeaturesToTrack`函数找出图像中的角点，然后使用`cornerSubPix`函数对这些角点进行亚像素级别的拟合。具体的代码示例如下：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 找出角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10)

# 对角点进行亚像素拟合
corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5, 5), (-1, -1), criteria)

# 绘制角点
for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(image, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()