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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