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C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器

發布時間:2021-11-26 10:22:11 來源:億速云 閱讀:263 作者:小新 欄目:大數據

小編給大家分享一下C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!


自定義角點檢測器簡介

  • 基于Harris與Shi-Tomasi角點檢測

  • 首先通過計算矩陣M得到C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器兩個特征值根據他們得到角點響應值

  • 然后自己設置閾值實現計算出閾值得到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,  --圖像存儲的最小特征值。類型為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

)


代碼演示

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

C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器

這章我們試試Harris自定義檢測

首先定義相關的參數

C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器

我們要先定義輸出的最大最小值,一個響應圖,還有創建Trackbar用到的值和方法。都定義在上面是因為需要在TrackBar里調用。

C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器

然后在運行項目里面定義基本鄰域,能過我們的API  cornerEigenValsAndVecs獲得到輸出圖像

C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器

再根據輸出的圖像計算響應值,并且計算出最大最小值。

C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器

然后在目標窗口中增加一個TrackBar

C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器

上面是TrackBar的滑動事件。


輸出結果

C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器

C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器

看完了這篇文章,相信你對“C++ OpenCV特征提取之如何實現自定義角點檢測器”有了一定的了解,如果想了解更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!

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