Python skimage.feature.corner_fast用法及代码示例

用法: skimage.feature.corner_fast(image, n=12, threshold=0.15)

提取给定图像的 FAST 角点。

参数：

image：(M, N) ndarray: 输入图像。
n：int 可选: 圆圈上 16 个像素中的最小连续像素数，这些像素都应该比 testpixel 更亮或更暗。如果 Ic < Ip - 阈值，则圆上的点 c 相对于测试像素 p 更暗，如果 Ic > Ip + 阈值则更亮。也代表FAST-n角检测器中的n。
threshold：浮点数，可选: 用于决定圆上的像素是否更亮、更暗或类似 w.r.t 的阈值。测试像素。当需要更多拐角时降低阈值，反之亦然。

response：ndarray: 快速角响应图像。

参考：

1: Rosten, E., & Drummond, T. (2006, May). Machine learning for high-speed corner detection. In European conference on computer vision (pp. 430-443). Springer, Berlin, Heidelberg. DOI:10.1007/11744023_34 http://www.edwardrosten.com/work/rosten_2006_machine.pdf
2: Wikipedia, “Features from accelerated segment test”, https://en.wikipedia.org/wiki/Features_from_accelerated_segment_test

例子：

>>> from skimage.feature import corner_fast, corner_peaks
>>> square = np.zeros((12, 12))
>>> square[3:9, 3:9] = 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, 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, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 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, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> corner_peaks(corner_fast(square, 9), min_distance=1)
array([[3, 3],
       [3, 8],
       [8, 3],
       [8, 8]])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.feature.corner_fast。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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