Shi-Tomasi角点检测
代码示例:
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace cv; using namespace std; #define WINDOW_NAME "Shi-Tomasi角点检测" Mat src, gray; ; ; RNG rng(); //滚动条回调函数 void onGoodFeaturesToTrack(int, void*){ ){ maxCornerNum = ; } //参数准备 vector<Point2d> corners; double qualityLevel=0.01;//角点检测可接受的最小特征值 ;//角点之间的最小距离 ;//计算导数自相关矩阵时的指定的领域范围 double k = 0.04;//权重系数 Mat copy = src.clone(); //进行Shi-Tomasi角点检测 goodFeaturesToTrack(gray, corners, maxCornerNum, qualityLevel, minDistance, Mat(), blockSize, false, k); //输出文字信息 cout << "此次检测到的角点数量为:" << corners.size() << endl; //绘制检测到的角点 ; ; i < corners.size(); i++){ circle(copy, corners[i], r, Scalar(,,), -, , ); } imshow(WINDOW_NAME, copy); } int main(){ src = imread(); cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); namedWindow(WINDOW_NAME, WINDOW_AUTOSIZE); createTrackbar("最大角点数", WINDOW_NAME, &maxCornerNum, maxTrackbarNum, onGoodFeaturesToTrack); imshow(WINDOW_NAME, src); onGoodFeaturesToTrack(, ); waitKey(); ; }
效果:
Shi-Tomasi角点检测的更多相关文章
- OpenCV——Harris、Shi Tomas、自定义、亚像素角点检测
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace st ...
- Opencv学习笔记------Harris角点检测
image算法测试iteratoralgorithmfeatures 原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/73 ...
- Harris角点及Shi-Tomasi角点检测(转)
一.角点定义 有定义角点的几段话: 1.角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测.图像匹配.视频跟踪.三维建模和目标识别等领域中.也 ...
- 【OpenCV】角点检测:Harris角点及Shi-Tomasi角点检测
角点 特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系.点,也就是图像中的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(k ...
- 角点检测:Harris角点及Shi-Tomasi角点检测
角点 特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系.点,也就是图像中的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(k ...
- OpenCV定制化创建角点检测子
定制化创建角点检测子 目标 在这个教程中我们将涉及: 使用 OpenCV 函数 cornerEigenValsAndVecs 来计算像素对应的本征值和本征向量来确定其是否是角点. 使用OpenCV 函 ...
- goodFeaturesToTrack——Shi-Tomasi角点检测
J.Shi和C.Tomasi在1994年在其论文"Good Features to Track"中,提出了一种对Harris角点检测算子的改进算法--Shi-Tomasi角点检测算 ...
- OpenCV计算机视觉学习(13)——图像特征点检测(Harris角点检测,sift算法)
如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 ...
- harris角点检测的学习
Harris通过运用微分运算和自相关矩阵改进了Moravec角点检测算法.用微分算子重新定义灰度强度变化的公式,其灰度强度变化表示为: 式中的wu,v为高斯窗口在(u,v)处的系数.X,Y它们是像素点 ...
- Harris角点检测算法优化
Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上 ...
随机推荐
- VS Copy Files after build
<Import Project="$(MSBuildToolsPath)\Microsoft.CSharp.targets" /> <ItemGroup> ...
- php分10个不同等级压缩优化图片
今天找到一个php写的压缩图片程序,可以分10个等级(0-9)来压缩,0等级时压缩比率不是很大,图片不会失真:随着压缩等级不断增大,图片会变得越来越不清晰,通常压缩后图片大小可以减少到原来的50%,压 ...
- ant 构建时遇到 “非法字符: \65279”的解决办法
今天使用CI做版本构建时候碰到了这样一个问题,有个activity对应的java源码始终编译报错,错误发生在文件第一行. 出错内容是: *.java:1: 非法字符: \65279 [javac ...
- linux 平均负载 load average 的含义
load average 的含义 平均负载(load average)是指系统的运行队列的平均利用率,也可以认为是可运行进程的平均数. 以路况为例, 单核CPU.单车道 情况如下: 0.00-1. ...
- Django(进阶篇)之model
Model 解析 Django的数据库,涉及相关操作时就是以下流程: 1.创建数据库,设计表结构和字段 2.使用Mysqldb来连接数据库,并编写数据访问层 3.业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操 ...
- (String) 205.Isomorphic Strings
Given two strings s and t, determine if they are isomorphic. Two strings are isomorphic if the chara ...
- XE6移动开发环境搭建之IOS篇(6):设置Mac OSX的网络。(有图有真相)
网上能找到的关于Delphi XE系列的移动开发环境的相关文章甚少,本文尽量以详细的图文内容.傻瓜式的表达来告诉你想要的答案. 原创作品,请尊重作者劳动成果,转载请注明出处!!! 我们配置一下MAC的 ...
- C#(Winform) Http 发送数据
Get方式 private string HttpGet(string url, string postData) { HttpWebRequest request = (HttpWebRequest ...
- mongodb转换List实体(去掉多余的字段) 批量添加
Gson gson = new Gson(); String str = "list集合json字符串"; JsonObject object = gson.fromJson(st ...
- how to monitor system logs and export to files simultaneously
What will you do when you conduct a malware analysis on a smartphone? You will focus on running proc ...