cvGoodFeaturesToTrack的解析与应用

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/moc062066/article/details/6634120


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1. void cvGoodFeaturesToTrack(  
2. const CvArr* image //(8,1) or (32,1) (8-bit ,single-channel) (floating-point 32-bit,single-channel)  
3. CvArr* eigImage,//(32,1)  
4. CvArr* tempImage //(32,1)  
5. CvPoint2D32f* corners  
6. int* cornerCount  
7. double qualityLevel  
8. double minDistance  
9. const CvArr* mask=NULL  
10. int blockSize=3  
11. int useHarris=0  
12. double k=0.04 );  

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1. corners //是数组,检测到的角点的位置坐标就存在这里  

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1. int* cornerCount //表示最多可以检测到的角点（如果有那么多的话），实际上检测到的点没有那么多，所以调用函数以后，<pre name="code" class="cpp">cornerCount的值就变成实际检测到的角点的数目。因此，在对cornerCount赋初始值的时候，可以给大一点，本文赋初始值为1000。</pre>  

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1. double qualityLevel //理解还不是很好，只知道一般取值是0.10 或者0.01 ，why？谁可以告诉我答案  

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1. minDistance Limit, specifying the minimum possible distance between the returned corners;  
2. Euclidian distance is used //角点与角点之间的距离不小于minDistance个像素。  

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1. mask Region of interest. The function selects points either in the specified region or in the whole  
2. image if the mask is NULL //如果mask不为空，则在mask指定的区域内寻找角点；mask为NULL则在整张图像中寻找角点。  

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1. blockSize Size of the averaging block, passed to the underlying cvCornerMinEigenVal or cvCornerHarris used by the function //默认就行了  

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1. useHarris If nonzero, Harris operator ( cvCornerHarris) is used instead of default cvCorner-  
2. MinEigenVal //非零，就用cvCornerHarris而不是使用默认的cvCornerMinEigenVal。这是函数内部的处理过程。  

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1. k Free parameter of Harris detector; used only if (useHarris! = 0)  

demo代码如下，不解析，很简单

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1. //http://blog.youkuaiyun.com/moc062066  
2. //chinamochen@gmail.com  
3. //2011年7月26日10:41:54  
4. //  
5.   
6. #include <cv.h>  
7. #include <highgui.h>  
8. #include <stdio.h>  
9.   
10. #pragma comment(lib, "opencv_core220d.lib")  
11. #pragma comment(lib, "opencv_highgui220d.lib")  
12. #pragma comment(lib, "opencv_imgproc220d.lib")  
13.   
14. int main(int argc, char *argv[])  
15. {  
16.   
17.     // Load a color image, and convert it into grayscale  
18.     const char* filename = "D:\\mochen_WIN32\\opencv\\CH10\\good_fearture_to_track_demo\\one_way_train_0001.jpg" ;  
19.     const char* windowname = "http://blog.youkuaiyun.com/moc062066" ;  
20.   
21.     IplImage* img = cvLoadImage(filename,CV_LOAD_IMAGE_COLOR);  
22.     assert( NULL != img ) ;  
23.     IplImage* img_gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);  
24.     cvCvtColor(img, img_gray, CV_BGR2GRAY);  
25.   
26.     // Create temporary images required by cvGoodFeaturesToTrack  
27.     IplImage* img_temp = cvCreateImage(cvGetSize(img), 32, 1);  
28.     IplImage* img_eigen = cvCreateImage(cvGetSize(img), 32, 1);  
29.   
30.     // Create the array to store the points detected( <= 1000 )  
31.     int count = 1000;  
32.     CvPoint2D32f* corners = new CvPoint2D32f[count];  
33.   
34.     // Find corners  
35.     cvGoodFeaturesToTrack(img_gray, img_eigen, img_temp, corners, &count, 0.1, 10);  
36.   
37.     // Mark these corners on the original image  
38.     for(int i=0;i<count;i++)  
39.     {  
40.         cvLine(img, cvPoint(corners[i].x, corners[i].y), cvPoint(corners[i].x, corners[i].y), CV_RGB(255,0,0), 5);  
41.     }  
42.   
43.     // Display it  
44.     cvNamedWindow(windowname);  
45.     cvShowImage(windowname, img);  
46.   
47.     // Print the number of corners  
48.     printf("Detected Points : %d\n", count);  
49.   
50.     cvWaitKey(0);  
51.   
52.     return  0 ;  
53. }  

结果：

实验所用图像：