opencv cornerHarris
时间: 2024-05-09 08:13:57 浏览: 15
OpenCV中的cornerHarris是一个经典的角点检测算法,它可以在图像中检测出角点。在计算机视觉中,角点通常指的是一个像素周围区域的强度变化幅度较大,方向性不明显的点。cornerHarris算法会通过计算每个像素点的响应值,来判断该点是否为角点。响应值越大,则越有可能是角点。
具体实现方法是通过计算每个像素点的Harris矩阵,然后对其进行特征值分解,最终得到每个像素点的响应值。在OpenCV中,可以通过调用cv::cornerHarris函数实现该算法。
相关问题
讲解opencv的CornerHarris
OpenCV中的CornerHarris函数是一种用于检测图像中角点的算法。它基于Harris角点检测算法,通过计算图像中每个像素的响应函数来检测角点。CornerHarris函数需要输入一个灰度图像,然后通过调整blockSize和ksize参数来确定角点检测中要考虑的领域大小和Sobel求导中使用的窗口大小。k参数是Harris角点检测方程中的自由参数,取值范围为[0.04,0.06]。CornerHarris函数返回一个与输入图像大小相同的浮点型矩阵,其中每个像素的值表示该像素是否为角点。在返回的矩阵中,角点的值较大,而非角点的值较小。通过设置一个阈值,可以将角点从非角点中分离出来。
cornerHarris C++
CornerHarris是一种经典的角点检测算法,用于在图像中寻找角点或兴趣点。它通过计算图像中每个像素点的角点响应函数来实现。在C++中,你可以使用OpenCV库来实现CornerHarris算法。以下是一个简单的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 加载图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 检测角点
cv::Mat cornerResponse;
cv::cornerHarris(image, cornerResponse, 2, 3, 0.04);
// 标记角点
cv::Mat cornerMap;
cv::threshold(cornerResponse, cornerMap, 0.01, 255, cv::THRESH_BINARY);
cv::imshow("Corner Map", cornerMap);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
这段代码加载了一张灰度图像,然后使用`cv::cornerHarris`函数检测角点,并将角点标记在图像上显示出来。你可以根据实际需要进行进一步的处理和应用。