如何在哈里斯角检测算法中实现计数器？答案

【问题标题】：How to implement counter in Harris Corner Detection algorithm?如何在哈里斯角检测算法中实现计数器？
【发布时间】：2020-10-14 18:35:28
【问题描述】：

import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('maple.jpg')
half = cv.resize(img, (1200, 800), fx=0.1, fy=0.1)
gray = cv.cvtColor(half, cv.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)
dst = cv.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.08)
dst = cv.dilate(dst, None)
half[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]
cv.imshow('dst', half)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

我需要计算这段代码检测到的特征数量。这些特征在图像中显示为红点。我对 python 和 OpenCV 非常陌生。我不知道如何在这段代码中实现计数器。

【问题讨论】：

嘿。您可能想看看 'approxPolyDP' 函数。
所以我不会直接在程序中实现一个计数器变量，而是使用这个函数来计算结果图像中的红点，对吧？
有多种方法可以解决问题。您可以实现自己的计数 sn-p 但通常最好使用提供功能的内置工具和库，而不是自己重新发明轮子。这是一个安全的选择，因为内部工具更加优化。
我还是个初学者，所以使用这个功能对我来说有点困难。我不知道从哪里开始。
如果您认为可以解决您的疑问，不妨接受答案。

标签： python opencv feature-extraction feature-detection

【解决方案1】：

这里有可能对你有帮助的 sn-p。

# Python code to detect an arrow (seven-sided shape) from an image. 
import numpy as np 
import cv2 
   
# Reading image 
img2 = cv2.imread('arrow.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) 
   
# Reading same image in another variable and  
# converting to gray scale. 
img = cv2.imread('arrow.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 
   
# Converting image to a binary image  
# (black and white only image). 
_,threshold = cv2.threshold(img, 110, 255,  
                            cv2.THRESH_BINARY) 
   
# Detecting shapes in image by selecting region  
# with same colors or intensity. 
contours,_=cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, 
                            cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
   
# Searching through every region selected to  
# find the required polygon. 
for cnt in contours : 
    area = cv2.contourArea(cnt) 
   
    # Shortlisting the regions based on there area. 
    if area > 400:  
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt,  
                                  0.009 * cv2.arcLength(cnt, True), True) 
   
        # Checking if the no. of sides of the selected region is 7. 
        if(len(approx) == 7):  
            cv2.drawContours(img2, [approx], 0, (0, 0, 255), 5) 
   
# Showing the image along with outlined arrow. 
cv2.imshow('image2', img2)  
   
# Exiting the window if 'q' is pressed on the keyboard. 
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):  
    cv2.destroyAllWindows()

这是sn-p中使用的图片：

这里是reference link

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【讨论】：