Shi-tomas拐角检测器和益于跟踪的特征

作者|OpenCV-Python Tutorials

编译|Vincent

来源|OpenCV-Python Tutorials

目标

在本章中，

• 我们将学习另一个拐角检测器：Shi-Tomasi拐角检测器
• 我们将看到以下函数：cv.goodFeaturesToTrack()

理论

在上一章中，我们看到了Harris Corner Detector。1994年下半年，J。Shi和C. Tomasi在他们的论文《有益于跟踪的特征》中做了一个小修改，与Harris Harris Detector相比，显示了更好的结果。哈里斯角落探测器的计分功能由下式给出：

%5E2%0A#card=math&code=R%20%3D%20%5Clambda_1%20%5Clambda_2%20-%20k%28%5Clambda_1%2B%5Clambda_2%29%5E2%0A)

取而代之的是，史托马西提出：

%0A#card=math&code=R%20%3D%20min%28%5Clambda_1%2C%20%5Clambda_2%29%0A)

如果大于阈值，则将其视为拐角。如果像在Harris Corner Detector中那样在空间中绘制它，则会得到如下图像：

从图中可以看到，只有当和大于最小值时，才将其视为拐角（绿色区域）。

代码

OpenCV有一个函数cv.goodFeaturesToTrack()。它通过Shi-Tomasi方法（或哈里斯角检测，如果指定）找到图像中的N个最强角。像往常一样，图像应该是灰度图像。然后，指定要查找的角数。然后，您指定质量级别，该值是介于0-1之间的值，该值表示每个角落都被拒绝的最低拐角质量。然后，我们提供检测到的角之间的最小欧式距离。
利用所有这些信息，该功能可以找到图像中的拐角。低于平均质量的所有拐角点均被拒绝。然后，它会根据质量以降序对剩余的角进行排序。然后函数首先获取最佳拐角，然后丢弃最小距离范围内的所有附近拐角，然后返回N个最佳拐角。
在下面的示例中，我们将尝试找到25个最佳弯角：

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('blox.jpg')
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
corners = cv.goodFeaturesToTrack(gray,25,0.01,10)
corners = np.int0(corners)
for i in corners:
    x,y = i.ravel()
    cv.circle(img,(x,y),3,255,-1)
plt.imshow(img),plt.show()

查看以下结果：

此功能更适合跟踪。我们将看到使用它的时机

额外资源

练习