1、goodFeaturetoTrack函數

函數作用：

確定圖像的強角點

2、goodFeaturetoTrack函數的調用形式

C++:?void?goodFeaturesToTrack(InputArray?image, OutputArray?corners, int?maxCorners, double?qualityLevel, double?minDistance, InputArray?mask=noArray(), int?blockSize=3, bool?useHarrisDetector=false, double?k=0.04?)

參數詳解：

InputArray?image：輸入圖像。單通道圖像，就是一般是灰度圖像

OutputArray?corners：輸出的強角點的坐標屬于vector<point2f> corners

int?maxCorners:表示角點的最大數

double?qualityLevel：最大最小特征值的乘法因子。定義可接受圖像角點的最小質量因子。

double?minDistance：限制因子。得到的角點的最小距離。使用 Euclidian 距離

InputArray?mask=noArray()：ROI:感興趣區域。函數在ROI中計算角點，如果 mask 為 NULL，則選擇整個圖像。 必須為單通道的灰度圖，大小與輸入圖像相同。mask對應的點不為0，表示計算該點。

int?blockSize=3：計算某一像素點的協方差的鄰域大小，3,5,7,9，。。。。。。

covariation matrix of derivatives over the neighborhood as:

bool?useHarrisDetector=false：計算角點響應時，是不是用HarrisDetector方法進行角點檢測，一般選擇默認false

?double?k=0.04 ：HarrisDetector檢測角點時所用的參數

opencv代碼：

#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std;int main() {Mat src,src_gray;src= imread("D:6.jpg");cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);vector<Point2f> corners;double qualityLevel = 0.01;double minDistance = 10;int blockSize = 3;bool useHarrisDetector = false;double k = 0.04; //<span class="comment" style="margin: 0px; padding: 0px; border: none; color: rgb(0, 130, 0); font-family: Consolas, 'Courier New', Courier, mono, serif; line-height: 18px; background-color: rgb(248, 248, 248);">這里是0.04*max（min（e1，e2）），e1，e2是harris矩陣的特征值</span><span style="margin: 0px; padding: 0px; border: none; font-family: Consolas, 'Courier New', Courier, mono, serif; line-height: 18px; background-color: rgb(248, 248, 248);">?</span>int maxCorners = 50;/// Copy the source image goodFeaturesToTrack(src_gray,corners,maxCorners,qualityLevel,minDistance,Mat(),blockSize,useHarrisDetector,k);/// Draw corners detected for (int i = 0; i < corners.size(); i++){/*circle(src, corners[i], 5, Scalar(255), 2, 8, 0);*/circle(src, corners[i], 4, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);}imshow("shiyan", src);waitKey(0);return 0; }

總結

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