Opencv之角檢測cornerHarris函數(shù)的應用

2019-11-11 03:48:05

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//----------------------------------【cornerHaris函數(shù)使用】--------------------------------// 描述：cornerHaris函數(shù)使用 // 2017.2.6 by橘子味//-----------------------------------------------------------------------------------------#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgPRoc/imgproc.hpp>using namespace cv;int g_thresh;Mat g_srcImg;void on_CornerHarris(int,void*);int main() { Mat srcImg, dstImg; srcImg = imread("img.jpg"); if (srcImg.empty()) { printf("%s", "沒有找到圖片"); return 0; } else { g_srcImg = srcImg; } namedWindow("原圖"); namedWindow("Harris檢測過后的圖像"); imshow("原圖", srcImg); on_CornerHarris(0, 0); //設置一個最大值為255的滑動條 createTrackbar("閾值", "Harris檢測過后的圖像", &g_thresh, 255,on_CornerHarris); waitKey(0); return 0;}void on_CornerHarris(int,void*) { Mat srcImg, dstImg,grayImg; Mat normImg, scaledImage; int blockSize = 2; //領域大小建議2 int kSize = 3;//孔徑大小建議3 double k = 0.06;//計算角度的響應參數(shù) 據(jù)說是經過大量實驗得出在0.04到0.06之間比較好 srcImg = g_srcImg.clone(); dstImg = Mat::zeros(srcImg.size(), CV_32FC1); //轉化為灰度圖，cornerHarris函數(shù)需要以灰度圖來進行計算。 cvtColor(srcImg,grayImg, COLOR_BGR2GRAY); //進行Harris角度檢測,cornerHarris函數(shù)會給dstImg參數(shù)返回一個格式為CV_32FC1，圖像大小和源圖像一致的圖像。 cornerHarris(grayImg, dstImg, blockSize, kSize, k); //均一化計算把原來的每個像素點的數(shù)據(jù)按比例縮小到0到255之間 normalize(dstImg, normImg, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_32FC1,Mat()); //將數(shù)據(jù)變成8位無符號整形，目的是出去負數(shù)什么的吧。 convertScaleAbs(normImg, scaledImage); for (int row = 0; row < dstImg.rows;++row ) { for (int col = 0; col < dstImg.cols;++col) { //如果這個通過Harris算法計算過的像素點大于滑動條設定的閾值就說明這是一個角點。 //按教程來說是這樣取像素點的【(int)scaledImage.at<float>(row,col)】，但是我寫的會報錯，暫時不知道為啥，如果有大神知道麻煩告訴一聲。 if (scaledImage.at<uchar>(row,col) > g_thresh ) { circle(srcImg, Point(col, row), 5, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0); } } } imshow("Harris檢測過后的圖像", srcImg);}

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