小編給大家分享一下C++ OpenCV特征提取之如何實現(xiàn)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！

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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得到兩個特征值根據(jù)他們得到角點響應(yīng)值

• 然后自己設(shè)置閾值實現(xiàn)計算出閾值得到有效響應(yīng)值的角點設(shè)置

相關(guān)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(shù)

       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(shù)

       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

這章我們試試Harris自定義檢測

首先定義相關(guān)的參數(shù)

我們要先定義輸出的最大最小值，一個響應(yīng)圖，還有創(chuàng)建Trackbar用到的值和方法。都定義在上面是因為需要在TrackBar里調(diào)用。

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

再根據(jù)輸出的圖像計算響應(yīng)值，并且計算出最大最小值。

然后在目標窗口中增加一個TrackBar

上面是TrackBar的滑動事件。

輸出結(jié)果

看完了這篇文章，相信你對“C++ OpenCV特征提取之如何實現(xiàn)自定義角點檢測器”有了一定的了解，如果想了解更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！