OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像角點(diǎn)檢測(cè)
歷時(shí)一個(gè)多月,于今天上午終于將項(xiàng)目交上去了,這期間雖很辛苦,但是成長(zhǎng)了不少,在此將項(xiàng)目中涉及到的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行整理,本文主要介紹圖像的角點(diǎn)檢測(cè):
一、代碼部分:
// Detect_Corners.cpp : 定義控制臺(tái)應(yīng)用程序的入口點(diǎn)。
//
#include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
using namespace cv;
//全局變量
Mat src, src_gray;
int thresh = 200;
int max_thresh = 255;
char* source_window = "Source image";
//char* corners_window = "Corners detected";
//函數(shù)聲明
void cornerHarris_demo(int, void*);
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
//Load source image and convert it to gray
char *img_name="..\\image\\71254.png";
src=imread(img_name);
imshow(source_window,src);
cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY);
createTrackbar("Threshold: ", source_window, &thresh, max_thresh, cornerHarris_demo);
waitKey(0);
//角點(diǎn)檢測(cè)
cornerHarris_demo(0,0);
return 0;
}
/** 函數(shù) cornerHarris_demo */
void cornerHarris_demo( int, void*)
{
Mat dst, dst_norm,dst_norm_scaled;
dst = Mat::zeros(src.size(), CV_32FC1 );
// Detector parameters
int blockSize = 2;
int apertureSize = 3;
double k = 0.04;
// Detecting corners
cornerHarris( src_gray, dst, blockSize, apertureSize, k, BORDER_DEFAULT );
// Normalizing
normalize( dst, dst_norm, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_32FC1, Mat() );
convertScaleAbs( dst_norm, dst_norm_scaled );
// Drawing a circle around corners
for( int j = 0; j < dst_norm.rows ; j++ )
{ for( int i = 0; i < dst_norm.cols; i++ )
{
if( (int) dst_norm.at<float>(j,i) > thresh )
{
circle( dst_norm_scaled, Point(i, j), 5, Scalar(0), 2, 8, 0 );
circle(src,Point( i, j ), 5, Scalar(255,0,0), -1, 8, 0 );
}
}
}
// Showing the result
imshow( source_window, src);
}
二、檢測(cè)效果圖:

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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