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
平坦区域:任意方向移动,无灰度变化
边缘:
沿着边缘方向移动,无灰度变化
#include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //全局变量 int main() { Mat 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 >> src_image; cvtColor( 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( src_image, conners[i], 3, Scalar(255&rand(),255&rand(),255&rand()), 2, 8, 0); } imshow( "角点检测", 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我们。
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