opencv3 确定图像强角点-goodFeaturesToTrack函数

本文介绍了如何利用OpenCV库进行图像处理,具体讲解了强角点检测算法及其在实际应用中的操作流程。通过读取图片、灰度转换、设置参数并调用`goodFeaturesToTrack`函数,实现对图像中关键点的检测,并在最终图像上绘制这些角点。详细展示了从原始图片到检测结果的整个处理过程。

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat srcImage = imread("2.jpg");
	imshow("【原图】", srcImage);

	//因为强角点检测函数的输入图像是一个单通道的图像,所以,先对原图像进行图像空间的转换
	Mat grayImage;
	cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);

	//开始进行强角点检测
	//先配置需要的函数参数
	vector<Point2f> dstPoint2f;
	goodFeaturesToTrack(grayImage, dstPoint2f, 200, 0.01, 10, Mat(), 3);

	//遍历每个点,进行绘制,便于显示
	Mat dstImage;
	srcImage.copyTo(dstImage);
	for (int i = 0; i < (int)dstPoint2f.size(); i++)
	{
		circle(dstImage, dstPoint2f[i], 3, Scalar(theRNG().uniform(0, 255), theRNG().uniform(0, 255), theRNG().uniform(0, 255))
			, 2, 8);
	}

	imshow("【检测到的角点图】", dstImage);

	waitKey(0);

	return 0;
}

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