使用OpenCV进行Harris角点检测的32个实例

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cornerHarris 算子

示例

角点检测

cornerHarris 算子

void cv::cornerHarris ( InputArray  src,OutputArray dst,int  blockSize,int ksize,double K,int borderType = BORDER_DEFAULT)
src:待检测Harris角点的输入图像，图像必须是CV 8U或者CV 32F的单通道灰度图像
dst: 存放Harris评价系数的R矩阵，数据类型为CV 32F的单通道图像，与输入图像具有相同的尺寸
blockSize:邻域大小
ksize: Sobel算子的半径，用于得到梯度信息   
k:计算Harris评价系数R的权重系数
borderType:像素外推算法标志

示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

// 声明全局变量，用于存储输入图像和处理后的图像，以及阈值和最大阈值计数。
Mat src, gray_src;
int thresh = 130;
int max_count = 255;

// 定义输出窗口的标题。
const char* output_title = "HarrisCornerDetection Result";

// 执行Harris角点检测并显示结果的函数。
void Harris_Demo(int, void*);

int main(int argc, char** argv) {
    // 加载输入图像。
	src = imread("D:/vcprojects/images/home.jpg");
	if (src.empty()) {
		printf("无法加载图像...\n");
		return -1;
	}

    // 在窗口中显示输入图像。
	namedWindow("输入图像", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("输入图像", src);

    // 创建窗口以显示Harris角点检测结果。
	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    // 将输入图像转换为灰度图像。
	cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);

    // 创建一个滑动条，用于交互式调整阈值值。
	createTrackbar("阈值:", output_title, &thresh, max_count, Harris_Demo);

    // 首先执行Harris角点检测。
	Harris_Demo(0, 0);

    // 无限等待按键。
	waitKey(0);
	return 0;
}

// 执行Harris角点检测的函数。
void Harris_Demo(int, void*) {
    // 初始化变量，用于存储Harris角点检测的输出。
	Mat dst, norm_dst, normScaleDst;

    // 初始化Harris角点检测算法的参数。
	int blockSize = 2;
	int ksize = 3;
	double k = 0.04;

    // 将Harris角点检测算法应用于灰度输入图像。
	cornerHarris(gray_src, dst, blockSize, ksize, k, BORDER_DEFAULT);

    // 将输出归一化到范围[0, 255]。
	normalize(dst, norm_dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_32FC1, Mat());

    // 将归一化输出转换为8位无符号整数。
	convertScaleAbs(norm_dst, normScaleDst);

    // 创建输入图像的副本，在其上绘制检测到的角点。
	Mat resultImg = src.clone();

    // 遍历归一化输出中的每个像素。
	for (int row = 0; row < resultImg.rows; row++) {
		//获取 normScaleDst 图像的第 row 行的指针，这样就可以通过该指针访问该行的像素值
		uchar* currentRow = normScaleDst.ptr(row);
		for (int col = 0; col < resultImg.cols; col++) {
            // 获取当前像素的值。
			int value = (int)*currentRow;
            // 如果值超过阈值，则在相应位置绘制一个圆圈。
			if (value > thresh) {
				circle(resultImg, Point(col, row), 2, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
			}
            // 移动到行中的下一个像素。
			currentRow++;
		}
	}

    // 显示带有检测到的角点的结果图像。
	imshow(output_title, resultImg);
}