opencv實(shí)現(xiàn)角點(diǎn)檢測
本文實(shí)例為大家分享了opencv實(shí)現(xiàn)角點(diǎn)檢測的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下
1、特征點(diǎn)的作用:使用特征點(diǎn)代表圖像內(nèi)容
運(yùn)動目標(biāo)跟蹤
物體識別
圖像配準(zhǔn)
全景圖像拼接
三維重建
2、Harris角點(diǎn)檢測基本思想
角點(diǎn)定義 :窗口向任意方向的移動都導(dǎo)致圖像灰度的明顯變化
平坦區(qū)域:任意方向移動,無灰度變化
邊緣:
沿著邊緣方向移動,無灰度變化
#include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //全局變量 int main() { ? ? Mat src_image ; ? ? Mat gray_image ; ? ? VideoCapture vidcap(0); ? ? vector<Point2f> conners;//檢測到的角點(diǎn) ? ? int maxConers = 300;//檢測角點(diǎn)上限 ? ? double qualityLevel = 0.1;//最小特征值 ? ? double minDistance = 10;//最小距離 ? ? while (true) ? ? { ? ? ? ? vidcap >> src_image; ? ? ? ? cvtColor( src_image, gray_image, CV_BGR2GRAY);//轉(zhuǎn)換為灰度圖 ? ? ? ? //Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測 ? ? ? ? goodFeaturesToTrack( gray_image, conners, maxConers, qualityLevel, minDistance); ? ? ? ? //cout<<"檢測到的角點(diǎn)坐標(biāo):"<<conners<<endl; ? ? ? ? //角點(diǎn)繪制 ? ? ? ? for (int i = 0; i < conners.size(); i++) ? ? ? ? { ? ? ? ? ? ? circle( src_image, conners[i], 3, Scalar(255&rand(),255&rand(),255&rand()), 2, 8, 0); ? ? ? ? } ? ? ? ? imshow( "角點(diǎn)檢測", src_image ); ? ? ? ? waitKey(10); ? ? } ? ? return 0; }
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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