在c++中goodFeaturesToTrack参数详解

在使用cv::goodFeaturesToTrack()函数时，需要设置一些参数来控制角点检测的效果。下面是各参数的详细解释：

void cv::goodFeaturesToTrack(
    InputArray image, // 输入图像，可以是8位或32位浮点型灰度图像
    OutputArray corners, // 输出的角点坐标
    int maxCorners, // 最多检测的角点数目
    double qualityLevel, // 质量水平阈值，取值范围为[0,1]，越大表示检测到的角点越准确
    double minDistance, // 角点间最小距离，小于该距离的角点会被忽略
    InputArray mask = noArray(), // 可选的掩膜图像，检测角点的区域
    int blockSize = 3, // 计算角点响应函数时使用的窗口大小
    bool useHarrisDetector = false, // 是否使用Harris角点检测算法，如果为false则使用Shi-Tomasi角点检测算法
    double k = 0.04 // Harris角点检测算法的k值，取值范围为[0,04,0.06]
)

其中，前两个参数image和corners均为必选参数，表示输入图像和输出的角点坐标；maxCorners表示最多检测的角点数目；qualityLevel表示质量水平阈值，越大表示检测到的角点越准确；minDistance表示角点间最小距离，小于该距离的角点会被忽略；mask为可选的掩膜图像，用于指定检测角点的区域；blockSize表示计算角点响应函数时使用的窗口大小；useHarrisDetector表示是否使用Harris角点检测算法，如果为false则使用Shi-Tomasi角点检测算法；k表示Harris角点检测算法的k值，取值范围为[0.04,0.06]。