方法1：
cv::cvtcolor(pimg0,pimg0,cv_bgr2gray);
cv::canny(pimg0,pimg0,100,150,3); //邊緣檢測
cv::cornerharris(pimg0,pimg0,
2, //鄰域大小
5, //擴充套件sobel核大小
0.01
); //檢測角點
cv::threshold(pimg0,pimg0, 0.00001, 255, cv::thresh_binary_inv); //角點結果二值化
方法2：(效果更好，處理更簡單)
cv::mat m = pimg0.clone();
cv::mat pimg2 = m(rect); //剪下影象--拷貝影象
cv::mat pimg3 = pimg0(rect); //剪下影象--拷貝影象
int nr2 = pimg3.rows;
int nc2 = pimg3.cols * pimg3.channels();
for(int j=0; j(j);
for(int i=0; icorners;
int maxcorners = 500; //最大檢測角點數
double qualitylevel = 0.01;
double mindistance = 10; //丙個角點之前的距離容忍度
cv::goodfeaturestotrack(pimg2, corners,
maxcorners,
qualitylevel,
mindistance);
//繪製出角點
int r = 2;
for(int i=0; i
更新：角點匹配方法
**：//載入素材圖
//使用surf運算元檢測關鍵點
intminhessian = 700;
//surf演算法中的hessian閾值
surffeaturedetector detector(minhessian);//定義乙個surffeaturedetector（surf） 特徵檢測類物件
std::vectorkeypoint1, keypoints2;//vector模板類，存放任意型別的動態陣列
//呼叫detect函式檢測出surf特徵關鍵點，儲存在vector容器中
detector.detect(srcimage1, keypoint1);
detector.detect(srcimage2, keypoints2);
//計算描述符（特徵向量）
surfdescriptorextractor extractor;
mat descriptors1, descriptors2;
extractor.compute(srcimage1, keypoint1, descriptors1);
extractor.compute(srcimage2, keypoints2, descriptors2);
//使用bruteforce進行匹配
// 例項化乙個匹配器
bruteforcematcher< l2> > matcher;
std::vector< dmatch > matches;
//匹配兩幅圖中的描述子（descriptors）
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
//繪製從兩個影象中匹配出的關鍵點
mat imgmatches;
drawmatches(srcimage1, keypoint1, srcimage2, keypoints2, matches, imgmatches);//進行繪製
//顯示效果圖
imshow("匹配圖"
, imgmatches);
opencv角點檢測
什麼叫角點呢？如果某一點在任意方向的乙個微小變化都會造成影象灰度很大的變化，那麼這個點就是角點 我們可以把角落看成是角點的現實體現，對於牆角來說，牆角是所有平面的開始點，只要這個點變化，就會引起所有從這個點出發的平面的變化，這就是角點。下面是幾個角點的具體描述 1 一階導數，也就是影象灰度的梯度的區...
OpenCV角點檢測小結
棋盤點匹配的問題？不考慮，因為r，t對內參標定沒影響。固定取左上角為原點就行了。注意 靶標是以什麼為單位無所謂，反正求出的內參是以畫素為單位的，t的單位和靶標單位一致。劉博確實很強大，均衡化後巧妙的統計得到了理想的門限，對光照相當魯棒！影象處理是一門藝術。opencv角點檢測小結 1，cvgoodf...
opencv角點檢測簡介
1 相關概念 1興趣點 在影象處理和計算機視覺領域，興趣點也被稱為 關鍵點或者特徵點被大量用於解決物體識別，影象識別，影象匹配，視覺追蹤，三維重建，等一系列問題，我們不再觀察整幅圖，而是選擇某些特殊的點，然後對他們進行分析，如果能檢測到足夠的這種點，同時他們的區分度很高，並且可以精準定位穩定的特徵，...