OpenCV：goodFeaturesToTrack角点检测的应用( 三 ) _2410

goodFeaturesToTrack()提取的角点只能达到像素级别，在良多环境下并不克不及知足现实的需求，这时就需要cornerSubPix()对检测的角点作进一步的优化计较，
使角点的精度达到亚像素级别。
void cornerSubPix(
                InputArray image, // 输入图像
                InputOutputArray corners, // 角点
                Size winSize, // 区域大小为 N*N; N=(winSize*2+1)
                Size zeroZone, // 近似于winSize，Size(-1,-1)暗示忽略
                TermCriteria criteria // 遏制优化的尺度
);
第一个参数是输入图像和goodFeaturesToTrack()中的输入图像是统一个图像。
第二个参数是检测到的角点，便是输入也是输出。
第三个参数是计较亚像素角点时考虑的区域大小，大小为N*N; N=(winSize*2+1) 。
第四个参数感化近似于winSize，可是老是具有较小的规模，凡是忽略（即Size(-1, -1)）。
第五个参数暗示计较亚像素时遏制迭代的尺度，可选的值有TermCriteria::MAX_ITER 、TermCriteria::EPS，前者暗示迭代次数达到了最年夜次数时遏制，后者暗示角点位置转变的最小值已经达到最小时遏制迭代。二者均利用cv::TermCriteria()机关函数进行指定。

文章插图

4goodFeaturesToTrack连系cornerSubPix的应用
法式：
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\features2d\features2d.hpp>
#include <opencv2\core\core.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
       Mat image_color = imread("Lighthouse.jpg", 1);
       Mat image_gray;
       cvtColor(image_color, image_gray, COLOR_BGR2GRAY);

       //设置角点检测参数
       vector<Point2f> corners;
       int max_corners = 500;
       double quality_level = 0.01;
       double min_distance = 3.0;
       int block_size = 3;
       bool use_harris = false;
       double k = 0.04;
       goodFeaturesToTrack(image_gray,
                              corners,
                              max_corners,
                              quality_level,
                              min_distance,

OpenCV：goodFeaturesToTrack角点检测的应用( 三 )

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