c# 优化Shi-Tomasi角点检测器示例

以下是一个使用多线程进行Shi-Tomasi角点检测器优化的示例代码：

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.CvEnum;
using System.Threading.Tasks;

// 读取图像
Image<Bgr, byte> image = new Image<Bgr, byte>("image.jpg");

// 将图像转换为灰度图像
Image<Gray, byte> grayImage = image.Convert<Gray, byte>();

// 定义Shi-Tomasi角点检测器的参数
int maxCorners = 100; // 检测到的最大角点数
double qualityLevel = 0.01; // 角点的最小可接受质量等级
double minDistance = 10; // 两个角点之间的最小距离
int blockSize = 3; // 计算每个像素点时使用的邻域大小
bool useHarrisDetector = false; // 是否使用Harris角点检测器
double k = 0.04; // Harris角点检测器的参数

// 定义角点数组
PointF[] corners;

// 使用多线程进行角点检测
Parallel.Invoke(() =>
{
    // 检测左上角的角点
    Rectangle roi = new Rectangle(0, 0, image.Width / 2, image.Height / 2);
    Image<Gray, byte> roiImage = grayImage.Copy(roi);
    CvInvoke.GoodFeaturesToTrack(roiImage, out corners, maxCorners, qualityLevel, minDistance, null, blockSize, useHarrisDetector, k);
    for (int i = 0; i < corners.Length; i++)
    {
        corners[i].X += roi.X;
        corners[i].Y += roi.Y;
    }
},
() =>
{
    // 检测右上角的角点
    Rectangle roi = new Rectangle(image.Width / 2, 0, image.Width / 2, image.Height / 2);
    Image<Gray, byte> roiImage = grayImage.Copy(roi);
    CvInvoke.GoodFeaturesToTrack(roiImage, out corners, maxCorners, qualityLevel, minDistance, null, blockSize, useHarrisDetector, k);
    for (int i = 0; i < corners.Length; i++)
    {
        corners[i].X += roi.X;
        corners[i].Y += roi.Y;
    }
},
() =>
{
    // 检测左下角的角点
    Rectangle roi = new Rectangle(0, image.Height / 2, image.Width / 2, image.Height / 2);
    Image<Gray, byte> roiImage = grayImage.Copy(roi);
    CvInvoke.GoodFeaturesToTrack(roiImage, out corners, maxCorners, qualityLevel, minDistance, null, blockSize, useHarrisDetector, k);
    for (int i = 0; i < corners.Length; i++)
    {
        corners[i].X += roi.X;
        corners[i].Y += roi.Y;
    }
},
() =>
{
    // 检测右下角的角点
    Rectangle roi = new Rectangle(image.Width / 2, image.Height / 2, image.Width / 2, image.Height / 2);
    Image<Gray, byte> roiImage = grayImage.Copy(roi);
    CvInvoke.GoodFeaturesToTrack(roiImage, out corners, maxCorners, qualityLevel, minDistance, null, blockSize, useHarrisDetector, k);
    for (int i = 0; i < corners.Length; i++)
    {
        corners[i].X += roi.X;
        corners[i].Y += roi.Y;
    }
});

// 在图像上绘制角点
foreach (PointF corner in corners)
{
    image.Draw(new CircleF(corner, 5), new Bgr(Color.Red), 2);
}

// 显示结果
CvInvoke.Imshow("Shi-Tomasi Corner Detector", image);
CvInvoke.WaitKey(0);

在上述代码中，使用`Parallel.Invoke`方法对图像进行四个区域的角点检测，每个区域的角点检测都在一个独立的线程中进行，以提高处理速度。在每个线程中，使用`Rectangle`定义检测区域，使用`Copy`方法复制灰度图像，并对复制的灰度图像运行Shi-Tomasi角点检测器。最后，将检测到的角点坐标转换回原始图像坐标系，并在原始图像上绘制角点。