opencv4.1.2+contrib win10 vs2019角點是一模擬較特殊的點，構成角點的條件兩條或者多條線的交叉，線可以理解為邊緣特徵很強的畫素點的集合，在
opencv中大部分的影象處理基於掩膜移動來實現，在矩形框內如果在沒有角點的區域內也就是所謂的平原地帶，無論向哪個方向移動，矩形框內圈住的內容的梯度變化都不大，如果矩形框處在單邊緣線上，矩形框移動時只能在乙個方向產生較大的梯度變化，不構成角。矩形框框住角點，矩形框的移動會造成各個方向梯度的變化。
計算點x方向與y方向梯度，某個點在x與y方向梯度變化都很大，證明該點為角點。梯度(某個方向變化最快的方向)
void cornerharris(inputarray src, outputarray dst, int blocksize, int ksize, double k, int bordertype=border_default)
引數介紹
("原始"
, window_autosize)
;imshow
("原始"
, src)
;cvtcolor
(src, gray_src, color_bgr2gray)
;//原始轉化為灰度圖
createtrackbar
("調整"
,"原始"
,&cur_value, max_value, harris_demo,
&gray_src)
;waitkey(0
);destroyallwindows()
;return0;
}//角點檢測演算法部分
void
harris_demo
(int cur_value,
void
* gray_src)
}//顯示檢測結果
namedwindow
("角點檢測"
, window_autosize)
;imshow
("角點檢測"
OpenCV之Harris角點檢測
在影象處理領域，角點檢測演算法主要有以下幾類 基於灰度影象的角點檢測 基於二值影象的角點檢測 基於輪廓曲線的角點檢測 而基於灰度影象的角點檢測又可分為基於梯度 基於模板 基於梯度和基於模板組合三類方法。其中基於模板的方法主要考慮畫素鄰域點的灰度變化，即影象亮度的變化，將與相鄰點亮度對比足夠大的點定義...
harris 檢測角點
主要是使用函式 cv exports w void goodfeaturestotrack inputarray image,輸入影象 outputarray corners,角點數 int maxcorners,最大角點數 double qualitylevel,最大最小特徵值乘法因子 doubl...
opencv實現Harris角點檢測
include include include include include includeusing namespace std using namespace cv harris角點檢測 blocksize是鄰域大小，對每個畫素，考慮blocksize blocksize大小的鄰域，計算鄰域上...