C++ OpenCV特征提取之如何使用Shi-Tomas檢測(cè)實(shí)現(xiàn)自定義角點(diǎn)的檢測(cè)器

發(fā)布時(shí)間：2021-11-26 10:35:56 來源：億速云閱讀：105 作者：小新欄目：大數(shù)據(jù)

這篇文章主要介紹了C++ OpenCV特征提取之如何使用Shi-Tomas檢測(cè)實(shí)現(xiàn)自定義角點(diǎn)的檢測(cè)器，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

相關(guān)API

C++: void cornerMinEigenVal(

InputArray src, --單通道輸入8位或浮點(diǎn)圖像

OutputArray dst, --圖像存儲(chǔ)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

我們繼續(xù)用上一個(gè)項(xiàng)目名為opencv--cornereigen，我先貼一下完整的圖片代碼

C++ OpenCV特征提取之如何使用Shi-Tomas檢測(cè)實(shí)現(xiàn)自定義角點(diǎn)的檢測(cè)器

然后我們?cè)俣x一下關(guān)于Shi-Tomasi的定義

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首先加上一個(gè)新的顯示窗體

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然后定義要顯示的Mat及Trackbar需要的一些值。

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然把在代碼中把我們定義的窗體顯示出來

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在代碼最下部分把Shi-Tomasi這部分的計(jì)算寫出來。

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TrackBar事件寫法和Harris的基本一樣。

接下來我們看看效果

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可以看到都是閾值50的時(shí)候Harris角點(diǎn)檢測(cè)出的結(jié)果和Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)出的結(jié)果會(huì)有差。

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我們把閾值調(diào)到30后這個(gè)就更明顯了。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“C++ OpenCV特征提取之如何使用Shi-Tomas檢測(cè)實(shí)現(xiàn)自定義角點(diǎn)的檢測(cè)器”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!

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