Python中OpenCV图像特征和Harris角点检测

介绍

OpenCV是一个用于视觉计算的强大库，被广泛应用于数字图像和视频处理中。其中，图像特征和角点检测是OpenCV中一个十分重要的应用领域。在本文中，我们将学习如何使用OpenCV查找图像中的角点并提取特征。同时，本文也将包括两个示例，用以说明如何检测物体轮廓和运动物体。

环境

在开始前，请确保你已经安装了以下库：

• OpenCV
• Numpy

Harris角点检测

什么是角点？

图像上的角点是局部突出的、可能是角的像素区域。这些角点对于图像识别和匹配是非常重要的。例如，在机器视觉中，角点可以被用于测量图像中特定物体的形状和位置，并用于目标跟踪和目标检测等领域。

Harris角点检测算法

Harris角点检测算法是一种用于检测角点的算法。它是由Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出的。该算法基于局部自相关矩阵和离散矩阵的特征值，通过计算像素点在各个方向上的变化率，从而确定像素是否为角点。

实现方法

在OpenCV中，Harris角点检测可以使用cv2.cornerHarris()函数来实现。该函数的参数包括图像、方框尺寸和Sobel算子的孔径大小等。

具体的实现方法如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('img.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测角点
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)

# 膨胀结果，以便于标记角点
dst = cv2.dilate(dst,None)

# 阈值化
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]

cv2.imshow('dst',img)
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

物体轮廓检测

什么是物体轮廓？

物体轮廓是指图像中物体与背景之间的边界。在数字图像处理中，轮廓可以用于识别和分割物体。

边界框

将轮廓绘制在图像上是一种常见的方法，但是我们经常需要更多的信息，例如轮廓的宽度和高度。为了获得这些信息，我们可以绘制一个边界框来包围轮廓。边界框是一个矩形，它的长和宽分别为轮廓的最大和最小宽度和高度。

实现方法

在OpenCV中，检测物体轮廓和边界框可以通过cv2.findContours()和cv2.boundingRect()函数来实现。具体步骤如下：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('img.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Contours', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运动物体检测

什么是运动物体？

运动物体是指图像中移动的物体。例如，在视频监控中，一个运动物体可能表示一个入侵者。运动物体检测是一种被广泛使用的技术，可以用于识别视频中的事件并采取相应的行动。

基于光流法的运动物体检测

光流法是一种用于测量视频序列中像素运动的技术。基于光流法的运动物体检测可以通过计算像素之间的运动矢量来实现。在OpenCV中，可以使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK()函数来实现。该函数需要两个连续的帧作为输入，并返回所有关键点的新位置。通过跟踪这些关键点，我们可以检测到物体在图像中的运动。

实现方法

下面是一个使用光流法检测运动物体的示例：

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 读取第一帧
ret, frame1 = cap.read()

# 转换为灰度图像
prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建全为0的浮点图像，用于绘制运动轨迹
hsv = np.zeros_like(frame1)
hsv[...,1] = 255

while(1):
    # 读取帧
    ret, frame2 = cap.read()
    next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next,None,0.5,3,15,3,5,1.2,0)

    # 绘制运动轨迹
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[...,0], flow[...,1])
    hsv[...,0] = ang*180/np.pi/2
    hsv[...,2] = cv2.normalize(mag,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    bgr = cv2.cvtColor(hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR)
    cv2.imshow('frame2',bgr)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

    # 更新帧
    prvs = next

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

总结

本文介绍了OpenCV中如何进行角点检测、物体轮廓检测和运动物体检测。这些技术在计算机视觉和机器人领域中得到了广泛应用。希望这篇文章对你有所帮助。