cv2.cornerSubPix()函数的参数有哪些
时间: 2023-05-23 20:05:58 浏览: 117
cv2.cornerSubPix()函数有以下参数:
1. image:输入图像,必须是单通道的浮点型图像。
2. corners:需要精确化的角点坐标,必须是浮点型的numpy数组。
3. winSize:角点搜索窗口大小。
4. zeroZone:校正区域的大小,表示在搜索窗口中不考虑的边缘区域大小。
5. criteria:角点查找停止标准,可以通过指定最大迭代次数或最大误差来停止角点查找。
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cv2.cornerSubPix()函数的用法及参数
`cv2.cornerSubPix()`是OpenCV中的一个函数,用于在已经找到的关键点周围寻找更精确的位置。这个函数通常用于细化角点检测的结果,使其更加准确,特别是在图像平滑或者噪声较大的情况下。
该函数的基本用法如下:
```python
import cv2
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance)
corners_refined = cv2.cornerSubPix(image, corners, winSize, zeroZone, criteria)
```
参数解释:
- `image`:输入的灰度或彩色图像。
- `corners`:初步检测出的关键点,通常是`goodFeaturesToTrack()`或`cornerHarris()`等函数返回的结果。
- `winSize`:窗口大小,即每个角点周围的像素区域,用于查找更精确位置。
- `zeroZone`:允许搜索的偏离中心的最大距离,单位为像素。
- `criteria`:迭代停止的条件,包括最大迭代次数和误差阈值。
`corners_refined`就是经过`cornerSubPix()`优化后的关键点坐标。
cv2.cornerSubPix0函数指的是 什么
很抱歉,我的前一条回复中有误。正确的函数是 `cv2.cornerSubPix()`,而不是 `cv2.cornerSubPix0()`。
`cv2.cornerSubPix()` 是 OpenCV 中的一个函数,用于精确化角点的位置。它可以在检测到的角点周围的局部区域内进一步细化角点的位置,提高角点检测的精度。这个函数通常与其他角点检测函数一起使用,如 `cv2.goodFeaturesToTrack()`。
`cv2.cornerSubPix()` 的输入参数包括图像、角点位置、搜索窗口大小等。输出是经过精确化的角点位置。它使用基于亚像素级别的迭代算法来实现精确定位。
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