C++OpenCV特征提取之如何實現(xiàn)Harris角點檢測

這篇文章主要介紹C++ OpenCV特征提取之如何實現(xiàn)Harris角點檢測，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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簡介

算法基本思想是使用一個固定窗口在圖像上進(jìn)行任意方向上的滑動，比較滑動前與滑動后兩種情況，窗口中的像素灰度變化程度，如果存在任意方向上的滑動，都有著較大灰度變化，那么我們可以認(rèn)為該窗口中存在角點。

關(guān)于角點的應(yīng)用在圖像處理上比較廣泛，如圖像匹配(FPM特征點匹配)、相機(jī)標(biāo)定等。網(wǎng)上也有很多博客對Harris角點檢測原理進(jìn)行描述，但基本上只是描述了算法流程，而其中相關(guān)細(xì)節(jié)并未作出解釋，我們簡單補(bǔ)充說明一下

角點

下面有兩幅不同視角的圖像，通過找出對應(yīng)的角點進(jìn)行匹配。

再看下圖所示，放大圖像的兩處角點區(qū)域：

我們可以直觀的概括下角點所具有的特征：

>輪廓之間的交點；

>對于同一場景，即使視角發(fā)生變化，通常具備穩(wěn)定性質(zhì)的特征；

>該點附近區(qū)域的像素點無論在梯度方向上還是其梯度幅值上有著較大變化；

算法基本思想是使用一個固定窗口在圖像上進(jìn)行任意方向上的滑動，比較滑動前與滑動后兩種情況，窗口中的像素灰度變化程度，如果存在任意方向上的滑動，都有著較大灰度變化，那么我們可以認(rèn)為該窗口中存在角點

先上效果視頻

相關(guān)API

cornerHarris(InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int apertureSize, double k, int borderType=BORDER_DEFAULT )

參數(shù):

• src– 輸入單通道8位或浮點圖像.

• dst– 圖像存儲Harris檢測器響應(yīng)。它具有CVY32 FC1類型，大小與SRC相同

• blockSize– 鄰域大小

• apertureSize– 索貝爾算子參數(shù)值

• k– Harris檢測器的閾值

• boderType– 參數(shù)

實現(xiàn)步驟

1. 將圖像轉(zhuǎn)為灰度圖(cvtcolor)

2. 創(chuàng)建一個CV_32FC1的同樣大小圖像(Mat::zeros(size,CV_32FC1))

3. 進(jìn)行Harris角點檢測(cornerHarris)

4. 歸一化(normalize)

5. 轉(zhuǎn)化為絕對值(convertScaleAbs)

6. 把獲取到的的大于閾值的的角點畫紅色的圓顯示出來

代碼演示

我們新建一個項目opencv--connerharris，簡單說一下，以后我們就不再說了，我們把Opencv3.4.1重新用Cmake編譯了一遍，因為做特片簡單需要加入Opencv-contrib的庫，所以我們重新編譯在newbuild里了，同時編譯環(huán)境也重新配了一個，配置里面多少一些DLL和LIB別的還是按照配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法

在上面定義一個默認(rèn)閾值和一個過程方法，因為我們用到了Trackbar

然輸出圖像上創(chuàng)建Trackbar

在過程前先轉(zhuǎn)為灰度圖

接下來就是重點，我們的Harris_Deal的方法

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