Python cucim.skimage.feature.corner_shi_tomasi用法及代码示例

用法: cucim.skimage.feature.corner_shi_tomasi(image, sigma=1)

计算Shi-Tomasi (Kanade-Tomasi) 角测量响应图像。

该角点检测器使用来自自相关矩阵 A 的信息：

A = [(imx**2)   (imx*imy)] = [Axx Axy]
    [(imx*imy)   (imy**2)]   [Axy Ayy]

其中 imx 和 imy 是一阶导数，使用高斯滤波器进行平均。然后将角度量定义为 A 的较小特征值：

((Axx + Ayy) - sqrt((Axx - Ayy)**2 + 4 * Axy**2)) / 2

参数：

image：ndarray: 输入图像。
sigma：浮点数，可选: 用于高斯核的标准偏差，用作自相关矩阵的加权函数。

response：ndarray: Shi-Tomasi 响应图像。

参考：

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Corner_detection

例子：

>>> from cucim.skimage.feature import corner_shi_tomasi, corner_peaks
>>> square = cp.zeros([10, 10])
>>> square[2:8, 2:8] = 1
>>> square.astype(int)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> corner_peaks(corner_shi_tomasi(square), min_distance=1)
array([[2, 2],
       [2, 7],
       [7, 2],
       [7, 7]])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cucim.skimage.feature.corner_shi_tomasi。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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