OpenCV 之角点检测

哈里斯角点检测

克里斯·哈里斯（Chris Harris）和迈克·史蒂芬斯（Mike Stephens）在1988年的论文《组合式拐角和边缘检测器》（《A Combined Corner and Edge Detector》）中做了一次找到这些拐角的尝试，所以现在将其称为哈里斯拐角检测器。这篇论文把这个简单的想法变成了数学形式。它基本上找到了在所有方向上位移的强度差异。

官方api解释直达

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cornerHarris(src, dst, blockSize, ksize, k)

1. src：必须是单通道灰度图
2. dst：返回类型是CV_32FC1，大小与 src 相同。
3. blockSize：角点检测考虑的领域大小，int类型
4. kszie：Sobel算子的大小，int类型
5. k：自由度参数，值越小检测出的结果越多。double类型

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Mat gray, points;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
cornerHarris(gray, points, 2, 3, 0.04);
double points_max;
src.copyTo(dst);
minMaxLoc(points, nullptr, &points_max);
for (int i = 0; i < dst.size().height; i++) {
    for (int j = 0; j < dst.size().width; j++) {
        if (points.at<float>(i, j) > 0.01 * points_max) {
            dst.at<Vec3b>(i, j) = {0, 0, 255};
        }
    }
}

史-托马斯角点检测

J. Shi 和 C. Tomasi 在其论文 《Good Features to Track》 中对其进行了小的修改，与Harris Corner Detector相比，该方法表现出出更好的结果。

官方api解释直达

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goodFeaturesToTrack(src, corners, maxCorners, qualityLevel, minDistance)

1. src：8位单通道或者32位浮点单通道图像
2. corners：检测到的角的点集，类型为vector<Point>
3. maxCorners：最大角数
4. qualityLevel：最低接收的质量百分比
5. minDistance：点之间的最小距离

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Mat gray;
vector<Point> points;
src.copyTo(dst);
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
goodFeaturesToTrack(gray, points, 25, 0.01, 10);
for (int i = 0; i < points.size(); i++) {
    circle(dst, points[i], 3, {0, 0, 255}, -1);
}

完整代码：https://github.com/AskeyNil/BlogCode/blob/master/OpenCV/cc/CornerDetector.cc