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OpenCV中feature2D学习——亚像素级角点检测(cornerSubPix)


概述

除了利用Harris进行角点检测和利用Shi-Tomasi方法进行角点检测外,还可以使用cornerEigenValsAndVecs()函数和cornerMinEigenVal()函数自定义角点检测函数。如果对角点的精度有更高的要求,可以用cornerSubPix()函数将角点定位到子像素,从而取得亚像素级别的角点检测效果。

cornerSubPix()函数

(1)函数原型

cornerSubPix()函数在角点检测中精确化角点位置,其函数原型如下:

C++: void cornerSubPix(InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria);
C: void cvFindCornerSubPix(const CvArr* image, CvPoint2D32f* corners, int count, CvSize win, CvSize zero_zone, CvTermCriteria criteria);

(2)函数参数

函数参数说明如下:

image:输入图像

corners:输入角点的初始坐标以及精准化后的坐标用于输出。

winSize:搜索窗口边长的一半,例如如果winSize=Size(5,5),则一个大小为\的搜索窗口将被使用。

<喎?http://www.Bkjia.com/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">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"brush:java;">/** * @使用cornerSubPix()函数在goodFeaturesToTrack()的角点检测基础上将角点位置精确到亚像素级别 * @author holybin */ #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include #include #include using namespace cv; using namespace std; /// 全局变量 Mat src, srcGray; int maxCorners = 10; //角点个数的最大值 int maxCornersThresh = 20; //角点个数最大值的上限(滑动条范围0-20) char* detectWindow = "detection"; char* refineWindow = "refinement"; /// 角点精准化函数声明 void doCornerRefinement( int, void* ); int main( int argc, char** argv ) { /// 载入图像并灰度化 src = imread( "D:\\opencv_pic\\house_small.jpg", 1 ); cvtColor( src, srcGray, CV_BGR2GRAY ); /// 创建显示窗口以及滑动条 namedWindow( detectWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); createTrackbar( "max num:", detectWindow, &maxCorners, maxCornersThresh, doCornerRefinement ); imshow( detectWindow, src ); doCornerRefinement( 0, 0 ); waitKey(0); return(0); } /// 使用Shi-Tomasi方法检测角点,再对角点位置进行精准化 void doCornerRefinement( int, void* ) { if( maxCorners < 1 ) maxCorners = 1; /// Shi-Tomasi的参数设置 vector corners; double qualityLevel = 0.01; double minDistance = 10; int blockSize = 3; bool useHarrisDetector = false; //不使用Harris检测算法 double k = 0.04; /// 深度拷贝原图像用于绘制角点 Mat detectSrcCopy = src.clone(); Mat refineSrcCopy = src.clone(); /// 应用Shi-Tomasi角点检测算法 goodFeaturesToTrack( srcGray, corners, maxCorners, qualityLevel, minDistance, Mat(), //未选择感兴趣区域 blockSize, useHarrisDetector, k ); /// 当maxCorners的值较小时,以下两个值基本是一样的; /// 当maxCorners的值较大时,实际检测到的角点数目有可能小于maxCorners,以下两个值不一样。 cout<<"* detected corners : "<

实验结果:

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www.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/cjjc/912037.htmlTechArticleOpenCV中feature2D学习——亚像素级角点检测(cornerSubPix) 概述 除了利用Harris进行角点检测和利用Shi-Tomasi方法进行角点检测外,还可以使用...

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