OPENCV重要函式

2022-09-08 05:30:13 字數 1278 閱讀 2324

本節用來總結slam學習過程中,用到的重要的opencv函式

功能使用具有金字塔的迭代lucas-kanade方法計算稀疏特徵集的光流。

void

cv::calcopticalflowpyrlk

( inputarray previmg,

inputarray nextimg,

inputarray prevpts,

inputoutputarray nextpts,

outputarray status,

outputarray err,

size winsize = size(21, 21),

int maxlevel = 3,

termcriteria criteria = termcriteria(termcriteria::count+termcriteria::eps, 30, 0.01),

int flags = 0,

double mineigthreshold = 1e-4

)

引數:

功能:畫圓

void

circle

(cv_in_out mat& img, point center, int radius, const scalar& color, int thickness=1, int linetype=8, int shift=0)

;

引數_image:8位或32位浮點型輸入影象,單通道

_corners:儲存檢測出的角點

maxcorners:角點數目最大值,如果實際檢測的角點超過此值,則只返回前maxcorners個強角點

qualitylevel:角點的品質因子

mindistance:對於初選出的角點而言,如果在其周圍mindistance範圍內存在其他更強角點,則將此角點刪除

_mask:指定感興趣區,如不需在整幅圖上尋找角點,則用此引數指定roi

blocksize:計算協方差矩陣時的視窗大小

useharrisdetector:指示是否使用harris角點檢測,如不指定,則計算shi-tomasi角點

harrisk:harris角點檢測需要的k值

cv::goodfeaturestotrack(cur_img, n_pts, max_cnt - cur_pts.size(), 0.01, min_dist, mask); //vins_fusion中的應用

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