dog多尺度角点提取c++
时间: 2023-12-03 13:47:35 浏览: 115
对于多尺度角点检测,可以使用Harris-Laplace算法或Hessian-Affine算法。下面是使用OpenCV库实现Hessian-Affine角点检测的C++代码示例:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("dog.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (img.empty())
{
cout << "Failed to load image!" << endl;
return -1;
}
// 设置Hessian-Affine算法参数
double threshold = 100.0;
int nOctaves = 4;
int nOctaveLayers = 2;
// 创建Hessian-Affine算法实例
Ptr<FeatureDetector> detector = xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::create(
threshold, nOctaves, nOctaveLayers);
// 检测角点
vector<KeyPoint> keypoints;
detector->detect(img, keypoints);
// 显示结果
Mat result;
drawKeypoints(img, keypoints, result, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
imshow("Hessian-Affine keypoints", result);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在代码中,我们首先读入一张图像,接着设置了Hessian-Affine算法的参数,然后创建了一个Hessian-Affine算法实例。接着使用该实例对图像进行角点检测,最后显示检测结果。
需要注意的是,不同的算法在不同的情况下可能会有不同的表现。因此,需要根据具体的应用场景进行选择。