我目前正在使用 cv2.goodFeaturesToTrack() 方法。然而,它返回的角落有些模糊,并没有真正做到我想要的,它会在角色的轮廓上放置一些点。这是它如何在我的自定义数据集上工作的附加图像: 示例图像
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(crop, 8, 0.02, 10)
如果 cv2.goodFeaturesToTrack() 不是从手写字符中提取特征的好方法,那么有哪些更好的方法呢?谢谢
我目前正在使用 cv2.goodFeaturesToTrack() 方法。然而,它返回的角落有些模糊,并没有真正做到我想要的,它会在角色的轮廓上放置一些点。这是它如何在我的自定义数据集上工作的附加图像: 示例图像
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(crop, 8, 0.02, 10)
如果 cv2.goodFeaturesToTrack() 不是从手写字符中提取特征的好方法,那么有哪些更好的方法呢?谢谢
使用神经网络,您也可以在 open cv 中预加载经过训练的模型。这是对该主题的简短介绍。它是一个 1 对 1 的教程 :) 希望你喜欢它。https://www.pyimagesearch.com/2014/09/22/getting-started-deep-learning-python/