在opencv基础上运用到harris 角点检测 原理，对图像的角点进行检测，里面包括调用opencv中的角点检测和自己写的函数，里面有简单的注释。

原始图 角点检测 points = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10) points = np.int0(points).reshape(-1,2) for point in points: x, y = point.ravel() cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1) 连线 cv2.line(img, (0, y1), (1000, y1), (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8) cv2.line(img, (0, y2), (100

主要为大家详细介绍了OpenCV实现图像角点检测，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

参考链接： https://www.cnblogs.com/dengxiaojun/p/5302778.html 图像角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测算法： FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST KeyPoint结构 首先需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoint { Point2f

基于OPENCV的图像角点检测算法，详细的代码实现，很有价值！！