道路边界特征点提取算法,python举例
时间: 2023-08-02 12:32:09 浏览: 53
道路边界特征点提取算法可以使用OpenCV库中的CornerHarris函数实现。以下是一个简单的Python示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('road.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Shi-Tomasi角点检测
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10)
# 绘制特征点
corners = np.int0(corners)
for i in corners:
x, y = i.ravel()
cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)
# 显示图像
cv2.imshow('Road', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,首先使用`cv2.imread()`函数读取道路图像,然后将其转换为灰度图像。接着使用`cv2.goodFeaturesToTrack()`函数检测图像中的角点,其中第一个参数是输入的灰度图像,第二个参数是要检测的角点数目,第三个参数是角点质量因子,第四个参数是角点之间的最小距离。最后,使用`cv2.circle()`函数绘制检测到的特征点,将其显示在图像中。
需要注意的是,上述代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据道路图像的特点和实际需求进行优化和调整。