文件名称:
详解opencv Python特征检测及K-最近邻匹配
开发工具:
文件大小: 160kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：鉴于即将启程旅行，先上传篇简单的图像检索介绍，与各位一起学习opencv的同学共勉
一.特征检测
图片的特征主要分为角点，斑点，边，脊向等，都是常用特征检测算法所检测到的图像特征·
1.Harris角点检测
先将图片转换为灰度模式，再使用以下函数检测图片的角点特征：
dst=cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]])
重点关注第三个参数，这里使用了Sobel算子，简单来说，其取为3-31间的奇数，定义了角点检测的敏感性，不同图片需要进行调试。
k 是 Harris 角点检测方程中的自由参数，取值参数为[0,0
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