opencv-python角点检测 使用FAST角点检测算法检测角点、将角点按照响应值排序,并输出角点坐标
时间: 2024-05-10 07:20:20 浏览: 4
OpenCV-Python中可以使用FAST角点检测算法来检测图像中的角点。以下是使用该算法进行角点检测和排序的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 创建FAST角点检测器对象
fast = cv2.FastFeatureDetector_create()
# 检测图像中的角点
keypoints = fast.detect(img, None)
# 根据响应值对角点进行排序
keypoints = sorted(keypoints, key=lambda x: -x.response)
# 输出角点坐标
for kp in keypoints:
print(kp.pt)
# 在图像中可视化角点
img_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None, color=(0, 255, 0))
# 显示图像
cv2.imshow('Image with Keypoints', img_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先使用`cv2.imread()`函数读取了一张图像。然后,创建了一个FAST角点检测器对象,使用`fast.detect()`函数对图像中的角点进行检测,并使用`sorted()`函数按照角点的响应值进行排序。最后,遍历排序后的角点列表,输出它们的坐标,并使用`cv2.drawKeypoints()`函数在图像中可视化角点。
运行上述代码后,我们将得到一个包含检测到的角点的图像,并输出角点的坐标。