opencv harris角点检测 返回值

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：

#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）:

#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
// ...