OpenCV亚像素角点检测-优快云博客

本文分享了在围棋盘四个角点检测中，亚像素角点检测方法的应用实践。通过详细解析代码，展示了如何将彩色图像转换为灰度图，并运用OpenCV库中的goodFeaturesToTrack和cornerSubPix函数实现角点的检测与定位，最终绘制并输出检测结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

我在做围棋盘的的四个角点检测时，试了几种角点检测，用来得到棋盘四个角的初始点，试了几种角点检测的方法，但在我所使用的环境下，亚像素的角点检测得到的结果比较理想。

代码

//亚像素角点检测
void cornerDetectorPixel(Mat &src, Mat &dst)
{
	Mat src_img, gray;

	//读取图像
	src_img = src.clone();

	//把原图像转换成灰度图
	cvtColor(src_img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	vector<Point2f> corners;
	
	dst = src_img.clone();
	//进行角点检测
	goodFeaturesToTrack(gray, corners, 4, 0.01, 10, Mat(), 3, false, 0.04);

	//输出检测到的角点的数量
	cout << "输出检测到的角点的数量: " << corners.size() << endl;
	
	//参数设置
	Size winSize = Size(5, 5);
	Size zeroZone = Size(-1, -1);

	TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001);
	//计算亚像素级角点位置
	cornerSubPix(gray, corners, winSize, zeroZone, criteria);
	//输出精准角点坐标信息
	for (int i = 0; i < corners.size(); i++)
	{
		cout << "[" << i << "]" << "号角点坐标：" << "(" << corners[i].x << ", " << corners[i].y << ")" << endl;
	}

	//绘制出被检测的角点
	for (size_t i = 0; i < corners.size(); i++)
	{
		circle(dst, corners[i], 6, Scalar(0, 0, 255), -2, 8, 0);
	}
	imshow("dst", dst);
}

运行结果：
在这里插入图片描述
还是有角点没有检测到，要使用可以自己试着优化下参数。