Python 如何使用OpenCV查找对象的角点？

因此，我尝试在opencv中使用Harris角点检测来查找对象的角点。我应该得到5个准确的弯角，但是我得到了6个。似乎有个问题

    import cv2
import numpy as np

def find_centroids(dst):
    ret, dst = cv2.threshold(dst, 0.01 * dst.max(), 255, 0)
    dst = np.uint8(dst)

    # find centroids
    ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)
    # define the criteria to stop and refine the corners
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 
                0.001)
    corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5), 
              (-1,-1),criteria)
    return corners

image = cv2.imread("C:\\Users\\Jimit\\Desktop\\Project\\lmao.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray = np.float32(gray)

dst = cv2.cornerHarris(gray, 3, 3, 0.04)

dst = cv2.dilate(dst, None)

# Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image.
# image[dst > 0.01*dst.max()] = [0, 0, 255]

# Get coordinates
corners = find_centroids(dst)
# To draw the corners
for corner in corners:
    image[int(corner[1]), int(corner[0])] = [0, 0, 255]
int_corners = np.asarray(corners, dtype = int)
print (int_corners)
print ("Pixels for corner 1 is: ", int_corners[0])
print ("Pixels for corner 2 is: ", int_corners[1])
print ("Pixels for corner 3 is: ", int_corners[2])

cv2.imshow('dst', image)
cv2.imwrite('corners.jpg', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原始图像

期望输出角点

额外的角落

6角像素

---

您的问题在这一行：

ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)

假设所有质心/标签都对应于每个角。。。但其中一个实际上是背景（标签0），如下所述：

每个标签（包括背景标签）的质心输出。 质心通过x和x的质心（标签0）访问 y轴的质心（标签1）。数据类型CV_64F

而且：

返回N，标签[0，N-1]的总数，其中0表示 背景标签

现在，知道了这一点，解决方案很简单，只需替换以下说明：

corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5), 
          (-1,-1),criteria)

与：

注意

质心中的
[1://code>。这将为您提供以下几点：

[[223 121]
 [153 191]
 [290 194]
 [152 275]
 [287 277]]

如您所见，第一个点被删除。
您可以使用cv2.circle并在点位置绘制一个圆吗？很难看到它们，不确定哪一个是被编辑的。现在检查一下。有人能试着解决这个问题吗？谢谢。节省了我很多时间！
[[223 121]
 [153 191]
 [290 194]
 [152 275]
 [287 277]]