2021-08-24亚像素角点检测

亚像素级别角点检测

角点检测点精确到float型，使得检测结果更加精确。
可用于目标跟踪，三维重建，相机矫正

opencv中的goodFeaturesToTrack函数可以计算Harris角点和shi-tomasi角点，但默认情况下计算的是shi-tomasi角点，函数原型如下：

void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray _image, OutputArray _corners,
int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance,
InputArray _mask, int blockSize,
bool useHarrisDetector, double harrisK )
_image：8位或32位浮点型输入图像，单通道

_corners：保存检测出的角点

maxCorners：角点数目最大值，如果实际检测的角点超过此值，则只返回前maxCorners个强角点

qualityLevel：角点的品质因子

minDistance：对于初选出的角点而言，如果在其周围minDistance范围内存在其他更强角点，则将此角点删除

_mask：指定感兴趣区，如不需在整幅图上寻找角点，则用此参数指定ROI

blockSize：计算协方差矩阵时的窗口大小

useHarrisDetector：指示是否使用Harris角点检测，如不指定，则计算shi-tomasi角点

harrisK：Harris角点检测需要的k值

cornerSubPix()函数

C++: void cornerSubPix(InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria);
函数参数说明如下：

image：输入图像

corners：输入角点的初始坐标以及精准化后的坐标用于输出。

winSize：搜索窗口边长的一半，例如如果winSize=Size(5,5)，则一个大小为的搜索窗口将被使用。

zeroZone：搜索区域中间的dead region边长的一半，有时用于避免自相关矩阵的奇异性。如果值设为(-1,-1)则表示没有这个区域。
criteria：角点精准化迭代过程的终止条件。也就是当迭代次数超过criteria.maxCount，或者角点位置变化小于criteria.epsilon时，停止迭代过程。

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

using namespace cv;
using namespace std;
int max_corners = 20;
int max_count = 50;
Mat src, gray_src;
const char* output_title = "SubPixel Result";
void SubPixel_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
	src = imread("D:/1.jpg");
	if (src.empty()) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);
	cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
	namedWindow(output_title, WINDOW_AUTOSIZE);
	createTrackbar("Corners:", output_title, &max_corners, max_count, SubPixel_Demo);
	SubPixel_Demo(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;
}

void SubPixel_Demo(int, void*) {
	if (max_corners < 5) {
		max_corners = 5;
	}
	vector<Point2f> corners;
	double qualityLevel = 0.01;
	double minDistance = 10;
	int blockSize = 3;
	double k = 0.04;
	goodFeaturesToTrack(gray_src, corners, max_corners, qualityLevel, minDistance, Mat(), blockSize, false, k);
	cout << "number of corners: " << corners.size() << endl;
	Mat resultImg = src.clone();
	for (size_t t = 0; t < corners.size(); t++) {
		circle(resultImg, corners[t], 2, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	}
	imshow(output_title, resultImg);
	Size winSize = Size(5, 5);
	Size zerozone = Size(-1, -1);
	TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001);
	cornerSubPix(gray_src, corners, winSize, zerozone, tc);

	for (size_t t = 0; t < corners.size(); t++) {
		cout << (t + 1) << " .point[x, y] = " << corners[t].x << " , " << corners[t].y << endl;
	}
	return;
}