影象特徵型別可以分為以下三點：
邊緣、角點、斑點（blob）
corners：包含大量本地資訊的畫素塊，並能夠在另一張圖中被快速識別
keypoints：作為 corners 的擴充套件，它將畫素塊的資訊進行編碼從而使得更易辨識，至少在原則上唯一
descriptors：它是對 keypoints 進一步處理的結果。通常它具有更低的維度，從而使得影象塊能夠在另一幅不同的影象中被更快地識別。
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//輸入8bit單通道灰度mat矩陣
outputarray dst,
//用於儲存harris角點檢測結果，32位單通道，大小與src相同
int blocksize,
//滑塊視窗的尺寸
int ksize,
//sobel邊緣檢測濾波器大小
double k,
//harris中間引數，經驗值0.04~0.06
int bordertype=border_default //插值型別
);
// detector parameters
int blocksize =2;
int aperturesize =3;
double k =
0.04
;// detecting corners
mat gray, dst;
cvtcolor
(image, gray, color_bgr2gray)
;cornerharris
(gray, dst, blocksize, aperturesize, k)
;
c++：void
goodfeaturestotrack
( inputarray image,
//8位或32位單通道灰度影象
outputarray corners,
int maxcorners,
double qualitylevel,
//角點特徵值小於qualitylevel*最大特徵值的點將被捨棄；
double mindistance,
inputarray mask=
noarray()
,int blocksize=3,
bool useharrisdetector=
false
,//是否使用harris角點檢測，為false，則使用shi-tomasi運算元；
double k=
0.04
//留給harris角點檢測運算元用的中間引數，一般取經驗值0.04~0.06。第八個引數為false時，該引數不起作用
);
//輸入影象
inputoutputarray corners,
//輸入角點的初始座標和為輸出的精確座標
size winsize,
//搜尋視窗邊長的一半
size zerozone,
//搜尋區域中間的死區大小的一半，(-1,-1)表示沒有這樣的大小。
termcriteria criteria //通常是cv::termcriteria::max_iter或cv::termcriteria::eps
//如果終止誤差定為 0.1，那麼最終的結果精度將為原始畫素點的十分之一
);
// detector parameters
int maxcorners =
100;
double quality_level =
0.01
;double mindistance =10;
// detecting corners
mat gray, dst;
cvtcolor
(image, gray, color_bgr2gray)
; vector corners;
goodfeaturestotrack
(gray, corners, maxcorners, quality_level, mindistance,
mat(),
3,false);
for(
int i =
0; i < corners.
size()
; i++
)// 亞畫素級別檢測
size winsize =
size(5
,5);
size zerozone =
size(-
1,-1
);termcriteria criteria =
termcriteria
(termcriteria::eps + termcriteria::count,40,
0.001);
cornersubpix
(gray, corners, winsize, zerozone, criteria)
;
opencv角點檢測
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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
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