C++OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器
小编给大家分享一下C++ OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
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自定义角点检测器简介
基于Harris与Shi-Tomasi角点检测
首先通过计算矩阵M得到
两个特征值根据他们得到角点响应值然后自己设置阈值实现计算出阈值得到有效响应值的角点设置
相关API
C++: void cornerEigenValsAndVecs(
InputArray src, --单通道输入8位或浮点图像
OutputArray dst, --输出图像，同源图像或CV_32FC(6)
int blockSize, --邻域大小值
int apertureSize, --Sobel算子的参数
int borderType=BORDER_DEFAULT --像素外插方法
)
C++: void cornerMinEigenVal(
InputArray src, --单通道输入8位或浮点图像
OutputArray dst, --图像存储的最小特征值。类型为CV_32FC1
int blockSize, --邻域大小值
int apertureSize=3, --Sobel算子的参数
int borderType=BORDER_DEFAULT --像素外插方法
)
代码演示
我们再新建一个项目名为opencv--cornereigen，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法
这章我们试试Harris自定义检测
首先定义相关的参数
我们要先定义输出的最大最小值，一个响应图，还有创建Trackbar用到的值和方法。都定义在上面是因为需要在TrackBar里调用。
然后在运行项目里面定义基本邻域，能过我们的API cornerEigenValsAndVecs获得到输出图像
再根据输出的图像计算响应值，并且计算出最大最小值。
然后在目标窗口中增加一个TrackBar
上面是TrackBar的滑动事件。
输出结果
看完了这篇文章，相信你对“C++ OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
新闻标题：C++OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器
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