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...

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&rapythonnd(),255&rand()), 2, 8,python 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。