C++ OpenCV特征提取之自定义角点检测器（一）

前言

咱们在前面学习了《C++ OpenCV特征提取之Harris角点检测》和《C++ OpenCV特征提取之Shi-Tomasi角点检测》，今天咱们再来学习一下自定义角点检测器。

自定义角点检测器简介

• 基于Harris与Shi-Tomasi角点检测

• 首先经过计算矩阵M获得两个特征值根据他们获得角点响应值

• 而后本身设置阈值实现计算出阈值获得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

)

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代码演示

咱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),而后在源文件写入#include和main方法

这章咱们试试Harris自定义检测

首先定义相关的参数

咱们要先定义输出的最大最小值，一个响应图，还有建立Trackbar用到的值和方法。都定义在上面是由于须要在TrackBar里调用。

而后在运行项目里面定义基本邻域，能过咱们的API  cornerEigenValsAndVecs得到到输出图像

再根据输出的图像计算响应值，而且计算出最大最小值。

而后在目标窗口中增长一个TrackBar

上面是TrackBar的滑动事件。

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输出结果

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-END-

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