GoodFeaturesToTrack

GoodFeaturesToTrack

性質是圖像處理技術函式

功能是確定圖像的強角點

基本介紹

• 外文名：GoodFeaturesToTrack
• 性質：圖像處理技術函式
• 功能：確定圖像的強角點
• 主要參數：image，eig_image等

函式簡介

GoodFeaturesToTrack

void cvGoodFeaturesToTrack( const CvArr* image, CvArr* eig_image, CvArr* temp_image,

CvPoint2D32f* corners, int* corner_count,

double quality_level, double min_distance,

const CvArr* mask=NULL,

int block_size = NULL,

int use_harris = 0,

double k = 0.4

);

image

輸入圖像，8-位或浮點32-比特，單通道

eig_image

臨時浮點32-點陣圖像，尺寸與輸入圖像一致

temp_image

另外一個臨時圖像，格式與尺寸與 eig_image 一致

corners

輸出參數，檢測到的角點

corner_count

輸出參數，檢測到的角點數目

quality_level

最大最小特徵值的乘法因子。定義可接受圖像角點的最小質量因子。

min_distance

限制因子。得到的角點的最小距離。使用 Euclidian 距離

mask

ROI:感興趣區域。函式在ROI中計算角點，如果 mask 為 NULL，則選擇整個圖像。

函式套用

函式 cvGoodFeaturesToTrack 在圖像中尋找具有大特徵值的角點。該函式，首先用cvCornerMinEigenVal 計算輸入圖像的每一個像素點的最小特徵值，並將結果存儲到變數 eig_image 中。然後進行非最大值抑制（僅保留3x3鄰域中的局部最大值）。下一步將最小特徵值小於 quality_level?max(eig_image(x,y)) 排除掉。最後，函式確保所有發現的角點之間具有足夠的距離，（最強的角點第一個保留，然後檢查新的角點與已有角點之間的距離大於 min_distance ）。

block_size

是計算導數的自相關矩陣時指定點的領域，採用小視窗計算的結果比單點（也就是block_size為1）計算的結果要好。

use_harris

標誌位。當use_harris的值為非0，則函式使用Harris的角點定義；若為0，則使用Shi-Tomasi的定義。

k

當use_harris為k且非0，則k為用於設定Hessian自相關矩陣即對Hessian行列式的相對權重的權重係數。

實現的代碼如下所示：實用前請配置Opencv。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "stdio.h"
#define max_corners 50
int main( int argc, char** argv )
{
int cornerCount=max_corners;
CvPoint2D32f corners[max_corners];
double qualityLevel = 0.05;
double minDistance = 5;
IplImage *srcImage = 0, *grayImage = 0, *corners1 = 0, *corners2 = 0;
int i;
CvScalar color = CV_RGB(255,0,0);
cvNamedWindow( "image", 1 ); //創建顯示視窗
//載入一副圖片
srcImage = cvLoadImage("F:\\新建資料夾\\imagetodep\\imagetodep\\3.2.jpg", 1); //為你圖片存放的位置
grayImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
//將原圖灰度化
cvCvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
//創建2個與原圖大小相同的臨時圖像
corners1= cvCreateImage(cvGetSize(srcImage), IPL_DEPTH_32F, 1);
corners2= cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_32F, 1);
//角點檢測
cvGoodFeaturesToTrack (grayImage, corners1, corners2, corners,
&cornerCount, qualityLevel, minDistance, 0);
printf("num corners found: %d\n", cornerCount);
//在原圖中將角點標記出來
if(cornerCount>0)
{
for (i=0; i <cornerCount;++i){
cvCircle(srcImage, cvPoint((int)(corners[i].x), (int)(corners[i].y)), 6,
color, 2, CV_AA, 0);
}
}
cvShowImage( "image", srcImage );
cvReleaseImage(&srcImage);
cvReleaseImage(&grayImage);
cvReleaseImage(&corners1);
cvReleaseImage(&corners2);
cvWaitKey(0);
return 0;
}