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基于MFC和OpenCV實現(xiàn)角點檢測

 更新時間:2020年05月30日 13:59:46   作者:Rachel-Zhang  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了基于MFC和OpenCV實現(xiàn)角點檢測,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了MFC和OpenCV實現(xiàn)角點檢測的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下

// 角點檢測 
// 根據(jù)《基于OpenCV的計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)》
 
#define max_corners 200;     // 限定的最大角點數(shù)
 
IplImage* srcImage = 0;     // 待處理的源圖像
IplImage* ImageShow = 0;     // 存儲顯示帶角點的圖像
IplImage* grayImage = 0;     // 原始圖像轉(zhuǎn)換成的灰階圖像
IplImage* corners1 = 0;     // 臨時圖像
IplImage* corners2 = 0;     // 臨時圖像
 
int cornerCount0 = max_corners;
int cornerCount;       // 實際測得角點數(shù)
int qualityLevel = 0;      // 最小質(zhì)量因子
int minDistance = 15;      // 角點最小距離
CvScalar color = CV_RGB(255,0,0);   // 繪圖顏色
CvPoint2D32f corners[200];     // 角點坐標(biāo)
CvRect ROI_rect;       // 測試范圍
char chek_area_state = 0;     // 鼠標(biāo)狀態(tài)
 
void re_find_corners(int)     // 滑動條響應(yīng)函數(shù)
{
 int i,x,y,xl,yu,xr,yd,k;
 int radius = 5;
 int thickness = 1;
 double quality_level = (double) qualityLevel / 100 + 0.02;
 double min_distance = (double) minDistance;
 
 cornerCount=cornerCount0;    // 設(shè)置最大角點數(shù)
 cvGoodFeaturesToTrack(grayImage,  // 角點檢測
 corners1,corners2,corners,&cornerCount,
 quality_level,min_distance,NULL);
 
 if (cornerCount>0) {     // 測到角點
 xl=ROI_rect.x;  yu=ROI_rect.y; // 設(shè)置初始測試范圍
 xr=ROI_rect.x+ROI_rect.width;
 yd=ROI_rect.y+ROI_rect.height;
 cvCopy(srcImage,ImageShow);   // 恢復(fù)源圖像
 for (i=0,k=0;i<cornerCount;i++) {
 x=(int)corners[i].x;
 y=(int)corners[i].y;
 if ((xl<x)&&(x<xr)&&(yu<y)&&(y<yd)) { // 范圍檢查
 corners[k].x=corners[i].x; // 保存范圍內(nèi)角點
 corners[k].y=corners[i].y;
 k++;
 }
 }
 cornerCount=k;      // 范圍內(nèi)角點數(shù)
 cvCopy(srcImage,ImageShow);
 for (i=0;i<cornerCount;i++) {
 x=(int)corners[i].x;
 y=(int)corners[i].y;
 cvCircle(ImageShow,cvPoint(x,y), // 角點處畫圈
 radius,color,thickness,CV_AA,0);
 }
 cvRectangle(ImageShow,cvPoint(xl,yu),cvPoint(xr,yd),
 CV_RGB(0,255,0),thickness,CV_AA,0); // 畫矩形
 cvShowImage("image", ImageShow); // 顯示畫圈圖像
 }
}
 
void on_mouse2(int event,int x,int y,int flags,void* param)
{           // 鼠標(biāo)響應(yīng)函數(shù)
 int thickness = 1;
 CvPoint point1,point2;
 
 if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN) { // 鼠標(biāo)左鍵按下
 ROI_rect.x = x;      // 記錄檢測窗口一角坐標(biāo)
 ROI_rect.y = y;
 chek_area_state = 1;    // 設(shè)置狀態(tài)標(biāo)志
 }
 else if (chek_area_state && event == CV_EVENT_MOUSEMOVE) { // 鼠標(biāo)移動
 cvCopy(srcImage,ImageShow);   // 恢復(fù)原始圖像
 point1 = cvPoint(ROI_rect.x, ROI_rect.y);
 point2 = cvPoint(x,y);    // 當(dāng)前坐標(biāo)
 cvRectangle(ImageShow,point1,point2,CV_RGB(0,255,0),
 thickness,CV_AA,0);   // 畫矩形
 cvShowImage("image", ImageShow); // 顯示檢測結(jié)果
 cvWaitKey(20);      // 延時
 }
 else if (chek_area_state && event == CV_EVENT_LBUTTONUP) { // 鼠標(biāo)左鍵抬起
 ROI_rect.width = abs(x - ROI_rect.x); // 記錄檢測窗口對角坐標(biāo)
 ROI_rect.height = abs(y - ROI_rect.y);
 
 re_find_corners(0);     // 角點檢測
 chek_area_state = 0;    // 恢復(fù)狀態(tài)標(biāo)志
 cvWaitKey(20); 
 }
}
 
void CCVMFCView::OnCornersTest()   // 角點檢測
{
 if (workImg->nChannels>1) {    // 原圖為真彩色圖像==3
 srcImage = cvCloneImage(workImg);
 }
 else {         // 原圖為灰階圖像
 srcImage = cvCreateImage(cvGetSize(workImg),IPL_DEPTH_8U,3);
 cvCvtColor(workImg,srcImage,CV_GRAY2BGR);
 }
 cvFlip(srcImage);
 
 grayImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_8U,1);
 cvCvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY); // 轉(zhuǎn)換為灰階圖像
 ImageShow = cvCloneImage(srcImage);
 
 ROI_rect.x =0;
 ROI_rect.y =0;
 ROI_rect.width = grayImage->width;
 ROI_rect.height = grayImage->height;
 
 corners1 = cvCreateImage(cvGetSize(grayImage),IPL_DEPTH_32F,1);
 corners2 = cvCreateImage(cvGetSize(grayImage),IPL_DEPTH_32F,1);
 
 cvNamedWindow("image",0);    // 設(shè)置顯示窗口
 cvResizeWindow("image",325,350);  // 改變窗口尺寸
 
 cvCreateTrackbar("角點最小距離", "image", // 設(shè)置距離滑動條
 &minDistance, 200,re_find_corners);
 cvCreateTrackbar("最小質(zhì)量因子","image", // 設(shè)置質(zhì)量滑動條
 &qualityLevel,100,re_find_corners);
 
 re_find_corners(0);      // 角點檢測
 
 cvSetMouseCallback("image",on_mouse2,0); // 設(shè)置鼠標(biāo)響應(yīng)函數(shù)
 
 cvWaitKey(0);       // 等待鍵輸入
 
 cvDestroyWindow( "image" );    // 關(guān)閉窗口
 
 cvReleaseImage(&srcImage);    // 釋放圖像存儲單元
 cvReleaseImage(&grayImage);
 cvReleaseImage(&corners1);
 cvReleaseImage(&corners2);
 
 cvFlip(ImageShow);
 m_dibFlag=imageReplace(ImageShow,&workImg); // 輸出檢測結(jié)果
 
 m_ImageType=-2;
 Invalidate();
}

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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