OpenCV2 Shi Tomasi角點檢測

角點檢測理論

和harris角點檢測的理論幾乎完全一致，唯一不同的是在使用矩陣特徵值λ

1\lambda_1

λ1​λ

2\lambda_2

λ2​計算角度響應的時候的公式不同。

shi-tomasi角點響應公式：

r =m

in(λ

1,λ2

)r=min(\lambda_1,\lambda_2)

r=min(

λ1​,

λ2​)

引數說明

goodfeaturestotrack

(inputarray image,
outputarray corners,
//檢測角點的座標
int maxcorners,
//表示返回角點的數目，如果檢測角點數目大於最大數目則返回響應值最強的規定數目的角點
double qualitylevel,
//表示最小可接受的向量值1500、0.01、15
double mindistance,
//兩個角點之間的最小距離
inputarray mask =
noarray()
,int blocksize =3,
//視窗大小
bool useharrisdetector =
false
,//是否使用harris角點檢測
double k =
0.04
)

#include

#include
using
namespace cv;
using
namespace std;
int num_corners =25;
int max_corners=
255;
char
*const ouput_title =
"****omasi detector"
;void
****omasi_demo
(int，void*)
;mat src, gray_src;
rng rng
(12345);
intmain()
namedwindow
("input image"
, window_autosize)
;imshow
("input image"
, src)
;createtrackbar
("num corners:"
, output_title,
&num_corners, max_corners, ****omasi_demo)
;****omasi_demo(0
,0);
nameswindow
(output_title, window_autosize)
;cvtcolor
(src, gray_src, color_bgr2gray)
;waitkey(0
);return0;
}void
****omasi_demo
(int，void*)
vector corners;
double qualitylevel =
0.01
;double mindistance =10;
int blocksize =3;
bool useharris =
false
;int k =
0.04
;	mat resultimg = src.
clone()
;goodfeaturestotrack
(gray_src, corners, num_corners, qualitylevel, mindistance,
mat(
), blocksize, useharris, k)
;for
(size_t t =
0; t < corners.
size()
; t++
)imshow
(output_title, resultimg)
;}

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