Rilevamento degli angoli

Il rilevamento degli angoli viene utilizzato per identificare cambiamenti bruschi di intensità dove si incontrano due bordi. È utile per il matching delle caratteristiche, il tracciamento degli oggetti e il riconoscimento delle strutture.

Metodi popolari:

• Rilevatore di angoli di Harris (cv2.cornerHarris): rileva gli angoli in base alle variazioni di gradiente;

# Load image and convert to grayscale
image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Convert to float32
gray = np.float32(gray)

# Apply Harris Corner Detection
harris_corners = cv2.cornerHarris(gray, blockSize=2, ksize=3, k=0.04)
harris_corners = cv2.dilate(harris_corners, None)  # Improve visibility

# Mark detected corners in red
image[harris_corners > 0.01 * harris_corners.max()] = [0, 0, 255]

• Rilevatore di angoli Shi-Tomasi (cv2.goodFeaturesToTrack): seleziona gli angoli più forti in un'immagine;

# Load image and convert to grayscale
image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Detect corners
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)

# Draw detected corners in blue
for corner in corners:
    x, y = np.int32(corner[0])
    cv2.circle(image, (x, y), 5, (255, 0, 0), -1)

Rilevamento di Blob

Il rilevamento di blob individua regioni di intensità simile in un'immagine, utile per il rilevamento e il tracciamento di oggetti.

Uno dei metodi più diffusi per il rilevamento di blob è SimpleBlobDetector

• cv2.SimpleBlobDetector: rileva keypoint che rappresentano i blob in base a dimensione, forma e intensità.

# Set up SimpleBlobDetector parameters
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

# Adjust parameters for better detection
params.minThreshold = 5
params.maxThreshold = 255
params.filterByArea = True
params.minArea = 100
params.maxArea = 5000
params.filterByCircularity = True
params.minCircularity = 0.02
params.filterByConvexity = True
params.minConvexity = 0.5
params.filterByInertia = True
params.minInertiaRatio = 0.001

# Create detector and detect blobs
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)
keypoints = detector.detect(gray)

# Draw blobs on the image
image_with_blobs = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None, (0, 255, 0),
                                     cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)