首页 > 编程技术 > C语言

OpenCV实现图像角点检测

发布时间:2020-4-25 17:26

历时一个多月,于今天上午终于将项目交上去了,这期间虽很辛苦,但是成长了不少,在此将项目中涉及到的知识点进行整理,本文主要介绍图像的角点检测:

一、代码部分:

// Detect_Corners.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#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;
//全局变量 
Mat src, src_gray; 
int thresh = 200; 
int max_thresh = 255; 

char* source_window = "Source image"; 
//char* corners_window = "Corners detected";
//函数声明 
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";
 " width=100% 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);
  //角点检测
  cornerHarris_demo(0,0); 
  return 0;
}
/** 函数 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、检测效果图:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持猪先飞。

标签:[!--infotagslink--]

您可能感兴趣的文章: