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opencv实现角点检测

本文实例为大家分享了opencv实现角点检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下

1、特征点的作用:使用特征点代表图像内容

运动目标跟踪
物体识别
图像配准
全景图像拼接
三维重建

2、Harris角点检测基本思想

角点定义 :窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化

这里写图片描述

这里写图片描述

平坦区域:任意方向移动,无灰度变化

这里写图片描述

边缘:

沿着边缘方向移动,无灰度变化

这里写图片描述

这里写图片描述
这里写图片描述
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这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;
//全局变量


int main()
{
    Mat class="lazy" data-src_image ;
    Mat gray_image ;
    VideoCapture vidcap(0);

    vector<Point2f> conners;//检测到的角点
    int maxConers = 300;//检测角点上限
    double qualityLevel = 0.1;//最小特征值
    double minDistance = 10;//最小距离

    while (true)
    {
        vidcap >> class="lazy" data-src_image;

        cvtColor( class="lazy" data-src_image, gray_image, CV_BGR2GRAY);//转换为灰度图

        //Shi-Tomasi角点检测
        goodFeaturesToTrack( gray_image, conners, maxConers, qualityLevel, minDistance);

        //cout<<"检测到的角点坐标:"<<conners<<endl;

        //角点绘制
        for (int i = 0; i < conners.size(); i++)
        {
            circle( class="lazy" data-src_image, conners[i], 3, Scalar(255&rand(),255&rand(),255&rand()), 2, 8, 0);
        }

        imshow( "角点检测", class="lazy" data-src_image );
        waitKey(10);
    }


    return 0;
}

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持编程网。

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