opencv實現(xiàn)角點檢測
更新時間：2022年08月01日 17:05:42 作者：BHY_
這篇文章主要為大家詳細介紹了opencv實現(xiàn)角點檢測，文中示例代碼介紹的非常詳細，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
1、特征點的作用：使用特征點代表圖像內(nèi)容
運動目標跟蹤
物體識別
圖像配準
全景圖像拼接
三維重建
2、Harris角點檢測基本思想
角點定義 ：窗口向任意方向的移動都導致圖像灰度的明顯變化
平坦區(qū)域：任意方向移動，無灰度變化
邊緣：
沿著邊緣方向移動，無灰度變化
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//全局變量
int main()
{
? ? Mat src_image ;
? ? Mat gray_image ;
? ? VideoCapture vidcap(0);
? ? vector<Point2f> conners;//檢測到的角點
? ? int maxConers = 300;//檢測角點上限
? ? double qualityLevel = 0.1;//最小特征值
? ? double minDistance = 10;//最小距離
? ? while (true)
? ? {
? ? ? ? vidcap >> src_image;
? ? ? ? cvtColor( src_image, gray_image, CV_BGR2GRAY);//轉(zhuǎn)換為灰度圖
? ? ? ? //Shi-Tomasi角點檢測
? ? ? ? goodFeaturesToTrack( gray_image, conners, maxConers, qualityLevel, minDistance);
? ? ? ? //cout<<"檢測到的角點坐標："<<conners<<endl;
? ? ? ? //角點繪制
? ? ? ? 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( "角點檢測", src_image );
? ? ? ? waitKey(10);
? ? }
? ? return 0;
}
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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