opencv harris角点检测 返回值
时间: 2024-07-14 16:01:27 浏览: 99
在OpenCV库中,Harris角点检测是一种用于寻找图像中兴趣点的技术,它基于Harris算子,该算子会计算出图像局部区域的梯度变化是否强烈并稳定。当你使用cv::cornerHarris()函数进行Harris角点检测时,这个函数会返回一个积分图(即原图像大小的一维数组),其中每个元素表示对应像素处的Harris响应值。
这个响应值高表明可能存在角点,因为角点通常位于纹理变化大的地方。为了找到实际的角点位置,你需要对响应图应用阈值处理,并找到那些大于阈值的局部极大值点。OpenCV提供了一个名为cornerMinEigenVal()和cornerMaxResponse()的函数组合,可以辅助你在响应图上找到角点坐标。
函数返回的结果通常是两个Mat类型的变量,一个是角点强度(响应值)矩阵,另一个是二值化后的角点位置矩阵(通常是非零元素的位置)。这两个矩阵都包含了检测到的角点信息。
相关问题
opencv fast角点检测c++
以下是使用OpenCV C++实现FAST角点检测的示例代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读入图像
Mat img = imread("input.jpg");
cvtColor(img, img, COLOR_BGR2GRAY);
// FAST角点检测
vector<KeyPoint> keypoints;
int threshold = 20; // 阈值
bool nonmaxSuppression = true; // 是否进行非极大值抑制
FAST(img, keypoints, threshold, nonmaxSuppression);
// 绘制角点
Mat img_keypoints;
drawKeypoints(img, keypoints, img_keypoints, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
// 显示结果
imshow("FAST Corner Detection", img_keypoints);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在这个示例中,我们首先读入了一张图像,然后将其转换为灰度图像。然后使用FAST函数进行角点检测,其中阈值为20,进行非极大值抑制。最后,我们使用drawKeypoints函数将检测到的角点绘制出来,并显示结果。
需要注意的是,OpenCV中还提供了其他的角点检测算法,如Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等,可以根据具体应用场景选择使用。
harris角点检测 c++
Harris角点检测是一种计算机视觉技术,用于在图像中寻找具有显著方向变化特征的区域,通常表现为角点形状。它是基于灰度图像局部像素对比度的一维特征矩阵计算,通过Harris算子来评估每个像素点周围是否为角点。
在C++中实现Harris角点检测,一般步骤包括:
1. **读取和预处理图像**:首先加载图片,然后进行必要的预处理,如灰度化、平滑(如高斯滤波)等。
2. **计算图像梯度**:对图像进行x和y方向的导数计算,得到两个梯度分量(通常是 Sobel 或者 Laplacian 等算子的结果)。
3. **构建Harris响应矩阵**:基于两个梯度分量,计算Harris响应矩阵 \( H \),其公式涉及邻域像素值的一阶和二阶导数。
4. **阈值处理**:设置阈值,过滤掉响应值低于阈值的候选角点,因为它们可能是噪声。
5. **非极大值抑制**:对于响应值较高的点,找到局部最大值并将其标记为角点,同时消除其他近似的局部峰值。
6. **连接操作**:有时为了提高检测性能,会应用连接操作来合并临近的弱角点。
以下是简化的C++代码片段示例(注意这只是一个伪代码,实际实现可能需要第三方库支持,比如OpenCV):
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
cv::Mat gradX, gradY; // 梯度向量
float Harris_response[N*N]; // Harris响应矩阵
std::vector<cv::Point2f> corners; // 角点集合
// 计算梯度
cv::Sobel(img, gradX, CV_32F, 1, 0);
cv::Sobel(img, gradY, CV_32F, 0, 1);
// 构建Harris响应矩阵
for(int i = 0; i < N; i++) {
for(int j = 0; j < N; j++) {
Harris_response[i * N + j] = ... // 基于gradX和gradY的计算
}
}
// 设置阈值和检测角点
for(int i = 0; i < N; i++) {
for(int j = 0; j < N; j++) {
if(Harris_response[i * N + j] > threshold) {
cv::Point2f corner(i, j);
corners.push_back(corner);
}
}
}
// 非极大值抑制
cv::goodFeaturesToTrack(..., &corners, ...); // OpenCV函数
// 连接角点
// ...
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)