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這篇文章主要介紹了C++ OpenCV特征提取之如何使用Shi-Tomas檢測實現自定義角點的檢測器，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
相關API
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
我們繼續用上一個項目名為opencv--cornereigen，我先貼一下完整的圖片代碼
然后我們再定義一下關于Shi-Tomasi的定義
首先加上一個新的顯示窗體
然后定義要顯示的Mat及Trackbar需要的一些值。
然把在代碼中把我們定義的窗體顯示出來
在代碼最下部分把Shi-Tomasi這部分的計算寫出來。
TrackBar事件寫法和Harris的基本一樣。
接下來我們看看效果
可以看到都是閾值50的時候Harris角點檢測出的結果和Shi-Tomasi角點檢測出的結果會有差。
我們把閾值調到30后這個就更明顯了。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“C++ OpenCV特征提取之如何使用Shi-Tomas檢測實現自定義角點的檢測器”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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