31运动与跟踪-角点检测
特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系。点,也就是图像中的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature),或“兴趣点”(interest point),或“角点”(conrner)。
关于角点的具体描述可以有几种:
一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点;
两条及两条以上边缘的交点;
图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点;
角点处的一阶导数最大,二阶导数为零,指示物体边缘变化不连续的方向。
Harris角点检测
当一个窗口在图像上移动,在平滑区域如图(a),窗口在各个方向上没有变化。在边缘上如图(b),窗口在边缘的方向上没有变化。在角点处如图(c),窗口在各个方向上具有变化。Harris角点检测正是利用了这个直观的物理现象,通过窗口在各个方向上的变化程度,决定是否为角点。
相关接口代码:
void cvGoodFeaturesToTrack(
const CvArr* image,//输入的图像,须为8位或32位单通道图像
CvArr* eigImage,
CvArr* tempImage,//这两个参数都是和输入图像相同的32位单通道图像