OpenCV使用goodFeaturesToTrack實現角點檢測

一、概述

　　案例：使用goodFeaturesToTrack實現角點檢測

　　特點：goodFeaturesToTrack的檢測速度比cornerHarris角點檢測的速度更加快速，且API的使用更加方便

goodFeaturesToTrack(src,corners,maxCorners,quality_level,min_distance,Mat(),block_size,use_harris,k);
1.src：輸入圖像，輸入的圖像必須是8位或32位單通道圖像
2.corners：輸出的角點使用vector<Point2f>存儲
3.maxCorners：最大角點數目，也就是corners集合中能存放的最大交點數，也就是最強的前corners個角點
4.quality_level:質量水平系數，是0.01~1之間的系數，其中系數越大檢測到的角點就越少，反之亦然
5.min_distance：角點之間的最小距離，小於此距離的角點會被忽略，距離越大有可能檢測到的角點就越少
6.Mat()掩碼，mask=0忽略，基礎用法忽略即可
7.block_size:Sobel算子，使用的鄰域，四鄰域，八鄰域等 3，5，7
9.user_harris:是否使用harris檢測，true是，false否
10.k：harris角點檢測時使用一般為0.04，user_harris=false時此參數會被忽略

　　角點檢測步驟：

　　　　1.加載原圖

　　　　2.圖像灰度化

　　　　3.執行角點檢測

　　　　4.繪制角點並顯示圖像　　

二、代碼示例

 updateParams(min_distanceEidt->text().toDouble(),block_sizeEdit->text().toInt());
    src = imread(filePath.toStdString().c_str());//加載原圖
    if(src.empty()){
        qDebug()<<"Error file is empty";
        return;
    }
//    imshow("src",src);
    cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);//轉為灰度圖
//    imshow("gray",gray);
    //執行角點檢測
    vector<Point2f> corners;//檢測出的角點
    goodFeaturesToTrack(gray,corners,maxCorners,quality_level,min_distance,Mat(),block_size,use_harris,k);
    //將角點繪制出來
    for(size_t t = 0;t<corners.size();t++){
        circle(src,corners[t],3,Scalar(0,0,255),1,LINE_8);
    }
    QImage image = ImageUtils::matToQImage(src);
    QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(image);
    QGraphicsPixmapItem *item = new QGraphicsPixmapItem(pixmap.scaled(this->size(),Qt::KeepAspectRatio,Qt::SmoothTransformation));
    scene.addItem(item);

 

三、演示圖片