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Detector de Esquina Shi-Tomasi y Buenas Características para Rastrear
- Publicado por: Rafael Fernandez
- Categoría: Blog OpenCV Procesamiento de Imagenes

Aprenderemos acerca del otro detector de esquinas: Shi-Tomasi Corner Detector
Veremos la función: cv2.goodFeaturesToTrack ()
Teoría
En el último capítulo, vimos el detector de esquinas Harris. Más tarde en 1994, J. Shi y C. Tomasi hicieron una pequeña modificación con Good Features to Track que muestra mejores resultados en comparación con Harris Corner Detector. La función de puntuación en Harris Corner Detector fue dada por:
En vez de esto, Shi-Tomasi propuso:
Código detector de Esquina Shi-Tomasi
OpenCV tiene una función, cv2.goodFeaturesToTrack (). Encuentra N esquinas más fuertes en la imagen por el método Shi-Tomasi (o Detección de esquinas Harris, si lo especifica). Como siempre, la imagen debe ser en escala de grises. A continuación, especifique el número de esquinas que desea encontrar. A continuación, especifique el nivel de calidad, que es un valor entre 0-1, que indica la calidad mínima de esquina por debajo de la cual se rechaza a todo el mundo. A continuación, proporcionamos la distancia euclidiana mínima entre las esquinas detectadas.
Con todas estas informaciones, la función encuentra esquinas en la imagen. Se rechazan todas las esquinas por debajo del nivel de calidad. A continuación, clasifica las esquinas restantes según la calidad en orden descendente. Entonces la función toma la primera esquina más fuerte, tira todas las esquinas cercanas en el rango de distancia mínima y devuelve N esquinas más fuertes.
En el siguiente ejemplo, trataremos de encontrar las 6 mejores esquinas:
import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('tablero.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,6,0.01,10) corners = np.int0(corners) for i in corners: x,y = i.ravel() cv2.circle(img,(x,y),3,255,-1) plt.imshow(img),plt.show()
La detección de esquinas juega un papel importante en la visión artificial, así que debes dominar estas técnicas. Aprende mas técnicas y métodos de detección de esquinas en nuestro curso Python de OpenCV:
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