如何使用带有OpenCV的Harris探测器正确探测角落？

Question

我正在测试一些图像处理，以便从数字指纹中获取 minutiae 。我到目前为止这样做了：

1. 均衡直方图
2. 二值化
3. 应用Zhang-Suen算法进行细线化（这不能正常工作）。
4. 尝试确定细化图像中的角点并显示它们。

因此，我获得的修改是：



但是，我无法在最后一张图片中获取可能的角落，这些角落属于thinned Mat对象的实例。

这是试图摆脱困境的代码：

corners_image = cornerHarris(thinned,1,1,0.04)
corners_image = dilate(corners_image,None)

但是在结果矩阵上尝试imshow会显示如下内容：



黑色图片。

我该如何确定角落？

Answer 1

实际上cv::cornerHarris会返回核心响应，而非角点本身。看起来您的图片回复太小。

如果您想要显示角落，您可能会获得较大的某些threshold参数的响应，那么您可以在原始图像上标记此点，如下所示：

corners = cv2.cvtColor(thinned, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
threshold = 0.1*corners_image.max()
corners [corners_image>threshold] = [0,0,255]
cv2.imshow('corners', corners)

然后你可以拨打imshow，红点将对应角点。您很可能需要调整阈值参数以获得所需的结果。

在tutorial中查看更多详情。