C++ OpenCV特徵提取之自定義角點檢測器（一）

前言

咱們在前面學習了《C++ OpenCV特徵提取之Harris角點檢測》和《C++ OpenCV特徵提取之Shi-Tomasi角點檢測》，今天咱們再來學習一下自定義角點檢測器。

自定義角點檢測器簡介

• 基於Harris與Shi-Tomasi角點檢測

• 首先經過計算矩陣M獲得兩個特徵值根據他們獲得角點響應值

• 而後本身設置閾值實現計算出閾值獲得有效響應值的角點設置

相關API

C++: void cornerEigenValsAndVecs(

       InputArray src,       --單通道輸入8位或浮點圖像

       OutputArray dst,    --輸出圖像，同源圖像或CV_32FC(6)

       int blockSize,         --鄰域大小值

       int apertureSize,    --Sobel算子的參數

       int borderType=BORDER_DEFAULT --像素外插方法

)

C++: void cornerMinEigenVal(

       InputArray src,     --單通道輸入8位或浮點圖像

       OutputArray dst,  --圖像存儲的最小特徵值。類型爲CV_32FC1

       int blockSize,       --鄰域大小值

       int apertureSize=3,   --Sobel算子的參數

       int borderType=BORDER_DEFAULT  --像素外插方法

)

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代碼演示

咱們再新建一個項目名爲opencv--cornereigen，按照配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),而後在源文件寫入#include和main方法

這章咱們試試Harris自定義檢測

首先定義相關的參數

咱們要先定義輸出的最大最小值，一個響應圖，還有建立Trackbar用到的值和方法。都定義在上面是由於須要在TrackBar裏調用。

而後在運行項目裏面定義基本鄰域，能過咱們的API  cornerEigenValsAndVecs得到到輸出圖像

再根據輸出的圖像計算響應值，而且計算出最大最小值。

而後在目標窗口中增長一個TrackBar

上面是TrackBar的滑動事件。

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輸出結果

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