如何找到图像中的极值角点？

从上面的源图像（源图像1、图像2）中，我想找到最极端的角点，并得到像目标图像1、图像2这样的点，即我画的红色圆圈点。

其实我研究过Harris、Shi Tomasi算法，但没那么极端。

其实我已经尝试过良好的功能Totrack使用java代码，喜欢：

goodFeaturesToTrack(basedImg,corners,10,0.2,10,maskMat,3,false,0.04);  for (int j=0;j<cornerArray.length;j++){
                Point curP = cornerArray[j];
                Imgproc.circle(retImg,curP,3,new Scalar(255,0,0),-1);
            }

结果图像如下：

虽然可以找到一些蓝色的特征点，但是没有我展示的目标图1、图2那么极端。

那么你有什么好主意来找到特殊字符的角点吗？

您可以使用cv2.goodFeaturesToTrack()用于角点检测。该函数有四个参数

corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance)

• image- 输入8位或浮点32位灰度单通道图像
• maxCorners- 返回的最大角数
• qualityLevel- 0-1 之间的角点的最低可接受质量水平。所有低于质量水平的角都被拒绝
• minDistance- 角点之间的最小可能欧几里得距离

import cv2

image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,10,0.2,20)

for corner in corners:
    x,y = corner.ravel()
    cv2.circle(image,(x,y),5,(36,255,12),-1)

cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()