C++ OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器

小编给大家分享一下C++ OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

自定义角点检测器简介

• 基于Harris与Shi-Tomasi角点检测

• 首先通过计算矩阵M得到两个特征值根据他们得到角点响应值

• 然后自己设置阈值实现计算出阈值得到有效响应值的角点设置

相关API

C++: void cornerEigenValsAndVecs(

       InputArray src,       --单通道输入8位或浮点图像

       OutputArray dst,    --输出图像，同源图像或CV_32FC(6)

       int blockSize,         --邻域大小值

       int apertureSize,    --Sobel算子的参数

       int borderType=BORDER_DEFAULT --像素外插方法

)

C++: void cornerMinEigenVal(

       InputArray src,     --单通道输入8位或浮点图像

       OutputArray dst,  --图像存储的最小特征值。类型为CV_32FC1

       int blockSize,       --邻域大小值

       int apertureSize=3,   --Sobel算子的参数

       int borderType=BORDER_DEFAULT  --像素外插方法

)

代码演示

我们再新建一个项目名为opencv--cornereigen，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法

这章我们试试Harris自定义检测

首先定义相关的参数

我们要先定义输出的最大最小值，一个响应图，还有创建Trackbar用到的值和方法。都定义在上面是因为需要在TrackBar里调用。

然后在运行项目里面定义基本邻域，能过我们的API  cornerEigenValsAndVecs获得到输出图像

再根据输出的图像计算响应值，并且计算出最大最小值。

然后在目标窗口中增加一个TrackBar

上面是TrackBar的滑动事件。

输出结果

看完了这篇文章，相信你对“C++ OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！