opencv实现角点检测
更新时间：2022年08月01日 17:05:42 作者：BHY_
这篇文章主要为大家详细介绍了opencv实现角点检测，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了opencv实现角点检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下
1、特征点的作用：使用特征点代表图像内容
运动目标跟踪
物体识别
图像配准
全景图像拼接
三维重建
2、Harris角点检测基本思想
角点定义 ：窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化
平坦区域：任意方向移动，无灰度变化
边缘：
沿着边缘方向移动，无灰度变化
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//全局变量
int main()
{
Mat src_image ;
Mat gray_image ;
VideoCapture vidcap(0);
vector<Point2f> conners;//检测到的角点
int maxConers = 300;//检测角点上限
double qualityLevel = 0.1;//最小特征值
double minDistance = 10;//最小距离
while (true)
{
vidcap >> src_image;
cvtColor( src_image, gray_image, CV_BGR2GRAY);//转换为灰度图
//Shi-Tomasi角点检测
goodFeaturesToTrack( gray_image, conners, maxConers, qualityLevel, minDistance);
//cout<<"检测到的角点坐标："<<conners<<endl;
//角点绘制
for (int i = 0; i < conners.size(); i++)
{
circle( src_image, conners[i], 3, Scalar(255&rand(),255&rand(),255&rand()), 2, 8, 0);
}
imshow( "角点检测", src_image );
waitKey(10);
}
return 0;
}
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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