Harris Corner Filter
Ce bloc de fonction détecte les points d'angle (corners) dans les images et les visualise. Il est utile pour trouver des points caractéristiques pour l'inspection, vérifier l'alignement et analyser des formes.
📥 Inputs
Image AnyImage d'entrée. Accepte les images en niveaux de gris ou en couleur.
📤 Outputs
Image AnyImage annotée avec les coins détectés marqués.Corner SizeNombre de coins détectés (valeur numérique).Corner PositionsListe des coordonnées des coins (plusieurs points).
🕹️ Controls
Pixel ThresholdCurseur pour définir la réponse minimale nécessaire pour considérer un pixel comme un coin. Des valeurs plus élevées réduisent le nombre de détections.Block SizeCurseur contrôlant le voisinage local utilisé lors de l'évaluation de la force du coin. Des valeurs plus grandes examinent des voisinages plus larges.Aperture SizeCurseur qui ajuste l'ouverture d'échantillonnage utilisée pour estimer les dérivées. Utile pour adapter la détection aux petites ou grandes caractéristiques.Harris Free ParameterCurseur pour affiner la sensibilité du calcul de la réponse de Harris (exprimé comme une valeur d'échelle du curseur).
🎨 Features
Sortie visuelle avec les coins détectés superposés pour une vérification rapide.
Renvoie à la fois le nombre et les positions exactes des coins détectés pour un traitement ultérieur.
Fonctionne avec les images couleur et en niveaux de gris ; les entrées couleur sont gérées automatiquement.
Paramètres ajustables permettant d'équilibrer sensibilité et robustesse au bruit.
⚙️ Mode de fonctionnement
Quand le bloc est actif, il analyse l'image fournie, évalue la force locale des coins sur l'ensemble de l'image et marque les emplacements dépassant le seuil choisi. L'image annotée, le nombre de coins détectés et leurs coordonnées sont fournis en sorties pour visualiser les résultats et alimenter d'autres blocs.
📝 Utilisation
Injectez une image dans
Image Any.Ajustez
Pixel Thresholdpour contrôler le nombre de points rapportés. Commencez par une valeur moyenne et augmentez-la pour réduire les détections ou diminuez-la pour en augmenter.Réglez
Block SizeetAperture Sizeen fonction de l'échelle des caractéristiques attendues dans l'image (petites caractéristiques → valeurs plus petites ; grandes caractéristiques → valeurs plus grandes).Utilisez
Harris Free Parameterpour des ajustements fins de sensibilité.Vérifiez visuellement les détections avec la sortie annotée
Image Any.
💡 Tips and Tricks
Prétraitement : Nettoyez le bruit avant de détecter les coins avec
BlurouDenoisingpour réduire les faux positifs.Conversion binaire : Si vos caractéristiques sont en fort contraste, essayez d'abord
Image Thresholdpour simplifier l'image.Zone d'intérêt : Utilisez
Image ROI SelectouGet ROIpour analyser uniquement une région spécifique et éviter les coins non pertinents.Post-filtrage : Utilisez
Find ContourouApproximate Contourpour regrouper ou simplifier les points détectés en formes, ouRectangles in Rectanglepour filtrer les coins à l'intérieur/à l'extérieur d'une zone.Visualisation : Prévisualisez et inspectez les résultats avec
Show Image. Pour superposer des marqueurs ailleurs, utilisezDraw PointouDraw Rectangleavec la sortieCorner Positions.
Astuce : combiner ce bloc avec Blur, Image Threshold, Image ROI Select, Find Contour et Show Image donne souvent des workflows rapides et fiables pour des tâches d'inspection et de mesure.
🛠️ Troubleshooting
Aucun coin détecté
Baissez le
Pixel Thresholdou réduisez leBlock Size.Vérifiez que l'entrée présente suffisamment de contraste ; envisagez
Image ThresholdouContrast Optimization.
Trop de faux coins
Augmentez le
Pixel Thresholdou augmentez leBlock Size.Lissez l'image avec
BlurouDenoisingavant la détection.
Détections regroupées ou bruitées
Utilisez
Find Contour/Approximate Contourpour consolider les points proches en une forme significative ou filtrer par aire.
Si les résultats semblent inattendus, prévisualisez la sortie annotée Image Any avec Show Image pour guider l'ajustement des paramètres.
Mis à jour