写一个角点检测的代码C++ opencv

以下是一个使用C++和OpenCV库编写的角点检测代码示例：

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

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

    if (img.empty()) {
        std::cerr << "Failed to open image" << std::endl;
        return 1;
    }

    cv::Mat corners;
    int maxCorners = 10;
    double qualityLevel = 0.01;
    double minDistance = 10;
    int blockSize = 3;
    bool useHarrisDetector = false;
    double k = 0.04;

    cv::goodFeaturesToTrack(img, corners, maxCorners, qualityLevel, minDistance, cv::Mat(), blockSize, useHarrisDetector, k);

    for (int i = 0; i < corners.rows; i++) {
        cv::Point corner(corners.at<float>(i, 0), corners.at<float>(i, 1));
        cv::circle(img, corner, 5, cv::Scalar(0, 255, 0), -1);
    }

    cv::imshow("Corners", img);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在该示例中，首先使用imread函数读取指定的图像，并将其转换成灰度图像。然后调用goodFeaturesToTrack函数进行角点检测，其中参数包括最大角点数、角点质量水平、最小角点间距、块大小、是否使用Harris检测器以及k值等。最后使用circle函数在原图像上绘制检测到的角点。需要注意的是，本示例代码仅供参考，具体的角点检测算法和参数需要根据实际情况进行调整。