基于生长的棋盘格角点检测方法--（2）代码详解（上）

最新推荐文章于 2024-07-30 06:00:00 发布

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#棋盘格 #角点检测 #代码详解

本文详细解析基于生长的棋盘格角点检测算法的实现，从`findCorners`函数开始，包括`createCorrelationPatch`、`nonMaximumSuppression`和`refineCorner`等步骤。通过创建模板、非极大值抑制和角点细化，得到高质量的角点。代码来源于libcbdetect库，为理解棋盘格检测提供了深入见解。

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上一篇介绍了基于生长的棋盘格角点检测方法的大概原理，详见：基于生长的棋盘格角点检测方法–（1）原理介绍
本文进一步从代码解读角度出发，更深入地理解工程中是如何实现的。
本文中用到的代码可以从以下链接下载
http://www.cvlibs.net/software/libcbdetect/
这里我把代码中主要的函数提取出来作为算法骨架，这样比较好和论文对应，可以帮助读者在茫茫代码中抓住重点。
代码框架结构如下，包括了主要的函数。其中缩进表示包含从属关系。

代码框架

I = imread('image.jpg');
corners = findCorners(I,0.01,1);
    function template = createCorrelationPatch(angle_1,angle_2,radius)
    corners.p = nonMaximumSuppression(img_corners,3,0.025,5);
    corners = refineCorners(img_du,img_dv,img_angle,img_weight,corners,10);
        [v1,v2] = edgeOrientations(img_angle_sub,img_weight_sub);
    corners = scoreCorners(img,img_angle,img_weight,corners,radius);
chessboards = chessboardsFromCorners(corners);
    chessboard = initChessboard(corners,i);
    energy = chessboardEnergy(chessboard,corners)
    proposal{j} = growChessboard(chessboard,corners,j);
        pred = predictCorners(p1,p2,p3)
        idx = assignClosestCorners(cand,pred);
plotChessboards(chessboards,corners);