文章目录

• 基于全局和局部曲率特性的角点检测器
• • 基本步骤
  • 运行结果
  • 参考

基于全局和局部曲率特性的角点检测器

基本步骤

1. 使用 Canny 边缘检测算子检测图像的边缘，提取二值图的轮廓点；
2. 计算轮廓点的曲率，并将局部的曲率极大值点作为角点的候选点；
3. 移除圆角：对每个候选点，根据其ROS计算出一个自适应的阈值，舍去小于阈值的候选点；
4. 移除错角：计算每个候选点的角度，舍去太大的候选点，重复多次直至候选点序列不在变化；
5. 考虑轮廓的端点（这里提取的轮廓是一个曲线，只有2个端点），对于开轮廓（2个端点不相邻，若相邻称为闭轮廓）默认两个端点均是角点（除非端点靠近另外一个角点）。

运行结果

使用 python 实现基于曲率的角点检测器，代码详见 CornerDetectorBasedOnCurvature: 基于曲率特性的角点检测算法实现 (gitee.com)。运行结果如下所示，从左往右分别为原始图像、边缘二值图、提取的轮廓图（用不同颜色标记不同轮廓）和检测出的角点图。

参考

• Corner detector based on global and local curvature properties
• https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/7652-a-corner-detector-based-on-global-and-local-curvature-properties