OpenCV starCenSurE 参数详解

StarCenSurE是OpenCV中的一个特征检测算法，它可以检测出图像中的关键点，用于图像匹配、目标跟踪等领域。以下是StarCenSurE算法中常用的参数及其解释：

1. max_size：检测的最大尺度。如果图像中的关键点超过了这个尺度，则会被忽略。

2. response_threshold：关键点响应阈值。响应值高于该阈值的点会被保留，否则会被过滤掉。

3. line_threshold_projected：线段阈值（投影）。如果两个关键点的投影距离小于该值，则认为它们之间存在一条线段。

4. line_threshold_binarized：线段阈值（二值化）。如果两个关键点之间的二值化距离小于该值，则认为它们之间存在一条线段。

5. suppress_nonmax_size：非最大值抑制的半径大小。在半径范围内，只保留响应值最大的关键点，其余点会被抑制。

6. do_orientation：是否计算方向。如果设置为true，则会计算关键点的方向，否则不计算。

7. descriptor_size：描述符大小。描述符是用于描述关键点特征的向量，该参数指定描述符的大小。

8. descriptor_pattern_size：描述符的模式大小。描述符是通过计算关键点周围的像素值得到的，该参数指定计算像素值时的窗口大小。

9. do_subpixel_localization：是否进行亚像素级别的定位。如果设置为true，则会在关键点周围进行亚像素级别的搜索，以精确定位关键点的位置。

以上是StarCenSurE算法中常用的参数及其解释，你可以根据具体的应用场景来调整这些参数以达到最佳的效果。