OpenCV Shi Tomasi角點檢測演算法

shi-tomasi運算元是2023年在文章《good features to track》中被提出的，opencv實現此演算法的函式就被命名為goodfeaturestotrack。

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//shi-tomasi運算元

cv::mat basicalgorithm::on_shi_tomasi(cv::mat mat, int value)
//shi-tomasi演算法（goodfeaturestotrack函式）的引數準備
vectorcorners;
double qualitylevel = 0.01;//角點檢測可接受的最小特徵值
double mindistance = 10;//角點之間的最小距離
int blocksize = 3;//計算導數自相關矩陣時指定的鄰域範圍
double k = 0.04;//權重係數
mat copy = g_srcimage.clone();	//複製源影象到乙個臨時變數中，作為感興趣區域
//進行shi-tomasi角點檢測
goodfeaturestotrack( g_grayimage,//輸入影象
corners,//檢測到的角點的輸出向量
g_maxcornernumber,//角點的最大數量
qualitylevel,//角點檢測可接受的最小特徵值
mindistance,//角點之間的最小距離
mat(),//感興趣區域
blocksize,//計算導數自相關矩陣時指定的鄰域範圍
false,//不使用harris角點檢測
k );//權重係數
//繪製檢測到的角點
int r = 4;
for( int i = 0; i < corners.size(); i++ )
return copy;
}

opencv Shi Tomasi 角點檢測

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