python - 图像处理Opencv Python中的角点检测

Question

我有一张盒子的图片。我正在尝试检测角点并用圆圈标记这些角点。我为此使用以下代码:

import cv2
import numpy as np

img_file = 'Image.jpg'
img = cv2.imread(img_file, cv2.IMREAD_COLOR)

imgDim = img.shape
dimA = imgDim[0]
dimB = imgDim[1]

# RGB to Gray scale conversion
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# Noise removal with iterative bilateral filter(removes noise while preserving edges)
noise_removal = cv2.bilateralFilter(img_gray,9,75,75)
# Thresholding the image
ret,thresh_image = cv2.threshold(noise_removal,220,255,cv2.THRESH_OTSU)
th = cv2.adaptiveThreshold(noise_removal, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# Applying Canny Edge detection
canny_image = cv2.Canny(th,250,255)
canny_image = cv2.convertScaleAbs(canny_image)

# dilation to strengthen the edges
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
# Creating the kernel for dilation
dilated_image = cv2.dilate(canny_image,kernel,iterations=1)
np.set_printoptions(threshold=np.nan)

_, contours, h = cv2.findContours(dilated_image, 1, 2)
contours= sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:1]


corners    = cv2.goodFeaturesToTrack(thresh_image,6,0.06,25)
corners    = np.float32(corners)

for item in corners:
    x,y    = item[0]
    cv2.circle(img,(x,y),10,255,-1)
cv2.namedWindow("Corners", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("Corners",img)
cv2.waitKey()

此代码将返回带有带圆圈的指向边缘的图像，但您可以看到错误检测到两条边缘(框背面的边缘)。我知道在确定角点时存在一些问题，因为我们只是在绘制角点。谁能指导我哪里做错了？谢谢

Answer 1

我不会说我已经找到了最好的解决方案，但经过相当多的编码我能够获得以下内容:

为了获得这个，我遵循了以下步骤:

1.第一:获取盒子的边缘

• 我对灰度图像执行了双边过滤。
• 使用 Canny 边缘检测 找到边缘。
• 使用形态膨胀增强了边缘。

这是上面的结果:

现在做角点检测的时候，一点都不满意:

那我做了什么？

2。找到想要的角落

• 我使用 9x9 大小的窗口模糊放大图像。
• 然后将哈里斯角点检测应用到这个模糊图像。

结果我得到了这个:

我知道它并不完美，但它总是可以进行微调。

下面是角点检测的代码:

dst = cv2.cornerHarris(dilate,2,3,0.04)
#----result is dilated for marking the corners, not important-------------
dst = cv2.dilate(dst,None) 
#----Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image---
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]