python快速提取图像的内角直方图特征

首先，需要使用OpenCV库读取图像。然后，使用cv2.cornerHarris()函数检测图像的角点。接下来，计算每个角点的内角，并将其存储在一个列表中。最后，使用numpy.histogram()函数计算内角直方图特征。

以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测角点
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

# 膨胀角点以便更好地绘制
dst = cv2.dilate(dst, None)

# 提取角点
corner_list = np.where(dst > 0.01 * dst.max())

# 计算每个角点的内角
angle_list = []
for i in range(len(corner_list[0])):
    x, y = corner_list[1][i], corner_list[0][i]
    dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
    dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
    angle = np.arctan2(dy[y][x], dx[y][x]) * 180 / np.pi
    angle_list.append(angle)

# 计算内角直方图特征
hist, bin_edges = np.histogram(angle_list, bins=10, range=(-180, 180))

在这个例子中，我们使用cv2.cornerHarris()函数检测角点，并使用numpy.histogram()函数计算内角直方图特征。你可以根据需要调整参数。