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  • OpenCV-自定义harris检测

    opencv-自定义harris角点检测

    关于harris角点检测的原理以及matlab版本,请移步https://www.cnblogs.com/klitech/p/5779600.html

    小白初学,这里采用opencv实现之,把自己遇到的疑问一一表述出来,以备后用。

    疑问1. CV_32FC1,CV_32FC(6)是什么意思?

         CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

      • bit_depth,可取的值为8,16,32,64.它表示一个像素所占用的bite数
      • S|U|F, S--- signed int,  U--- unsigned int,  F---float
      • C<number_of_channels> 通道数,灰度图像取值1,rgb图像取值3      

    疑问2. Mat::zeros的两种初始化

    • Mat::zeros(int rows, int cols, int type)          
    • Mat::zeros(Size size,int type) 

      第一种形式,返回特定尺寸与类型的零矩阵,比如  Mat A = Mat::zeros(3,3,CV_32FC1);

      第二种形式,程序中采用的方式,Mat::zeros(src.size(), CV_32FC(6));    

      我的理解是这两种形式实质一样

    疑问3. cornerEigenValsAndVecs()使用方法

       函数原型, cornerEigenValsAndVecs( InputArray src, OutputArray dst,

                                              int blockSize, int ksize,

                                              int borderType = BORDER_DEFAULT );

    • src 图像类型应该为单通道,或者float
    • dst 图像类型应该为CV_32FC(6),包含2个特征值,以及对应的2个2维向量,总计6个结果。
    • blocksize 邻域大小
    • ksize 函数采用sobel算子
    • borderType 取默认BORDER_DEFAULT

     函数调用参看后面的程序。

     1 #include <opencv2/opencv.hpp>
     2 #include <iostream>
     3 #include <math.h>
     4 using namespace cv;
     5 using namespace std;
     6 Mat src, gray_src;
     7 Mat harris_dst, harrisRspImg;
     8 double harris_min_rsp;
     9 double harris_max_rsp;
    10 int qualityLevel = 30;
    11 const char* harris_win = "Custom Harris Corners Dector";
    12 int max_count = 100;
    13 void CustomHarris_Demo(int, void *);
    14 
    15 int main()
    16 {
    17 
    18     src = imread("D:/1.png");
    19     if (src.empty())
    20     {
    21         cout << "could not load image..." << endl;
    22         return -1;
    23     }
    24     namedWindow("input_image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    25     imshow("input_image", src);
    26     cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
    27     // 计算特征值
    28     int blockSize = 3;
    29     int ksize = 3;
    30     double k = 0.04;
    31 
    32     harris_dst = Mat::zeros(src.size(), CV_32FC(6)); //6通道
    33     harrisRspImg = Mat::zeros(src.size(), CV_32FC1);
    34     cornerEigenValsAndVecs(gray_src, harris_dst, blockSize, ksize, 4);
    35     //计算响应
    36     for (int row = 0; row < harris_dst.rows; row++)
    37     {
    38         for (int col = 0; col < harris_dst.cols; col++)
    39         {
    40             double lambda1 = harris_dst.at<Vec6f>(row, col)[0];
    41             double lambda2 = harris_dst.at<Vec6f>(row, col)[1];
    42             harrisRspImg.at<float>(row, col) = lambda1 * lambda2 - k*pow((lambda1 + lambda2), 2);
    43         }
    44     }
    45     minMaxLoc(harrisRspImg, &harris_min_rsp, &harris_max_rsp, 0, 0, Mat());//求最大最小响应
    46     namedWindow(harris_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    47     createTrackbar("Quality Value", harris_win, &qualityLevel, max_count, CustomHarris_Demo);
    48     CustomHarris_Demo(0, 0);
    49     waitKey(0);
    50     return 0;
    51 }
    52 void CustomHarris_Demo(int, void*) {
    53     if (qualityLevel < 10) {
    54         qualityLevel = 10;
    55     }
    56     Mat resultImg = src.clone();
    57     float t = harris_min_rsp + (((double)qualityLevel) / max_count)*(harris_max_rsp - harris_min_rsp);
    58     for (int row = 0; row < src.rows; row++) {
    59         for (int col = 0; col < src.cols; col++) {
    60             float v = harrisRspImg.at<float>(row, col);
    61             if (v > t) {
    62                 circle(resultImg, Point(col, row), 2, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
    63             }
    64         }
    65     }
    66 
    67     imshow(harris_win, resultImg);
    68 }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zmm1996/p/10584502.html
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