使用基于c++的opencv实现matlab中的findpeaks

在OpenCV中实现类似于Matlab中的findpeaks函数，可以使用OpenCV的peak_local_max函数。该函数能够在输入的二维矩阵中寻找局部最大值点，并返回这些点的坐标。下面是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat dst;

    // 阈值化
    threshold(img, dst, 128, 255, THRESH_BINARY);

    // 寻找局部最大值点
    Mat peaks;
    peak_local_max(dst, peaks, 3, 3);

    // 输出坐标
    cout << "Peaks coordinates:" << endl;
    for (int i = 0; i < peaks.rows; i++)
    {
        Point pt = peaks.at<Point>(i);
        cout << "(" << pt.x << ", " << pt.y << ")" << endl;
    }

    return 0;
}

在上述示例代码中，我们先读入一张灰度图像，并进行阈值化处理得到二值化图像。然后，使用peak_local_max函数来寻找局部最大值点，并将其保存在Mat类型的peaks矩阵中。最后，遍历peaks矩阵，并输出所有最大值点的坐标。

需要注意的是，peak_local_max函数的第二个参数peaks必须是CV_32SC2类型的矩阵，即每个元素是一个Point类型的坐标。另外，该函数还有两个参数，分别为窗口大小和阈值，可以根据需要进行调整。