opencv代码实现
harris类
#ifndef HARRIS_H
#define HARRIS_H
#include “opencv2/opencv.hpp”
class harris
{
private:
cv::Mat cornerStrength; //opencv harris函数检测结果,也就是每个像素的角点响应函数值
cv::Mat cornerTh; //cornerStrength阈值化的结果
cv::Mat localMax; //局部最大值结果
int neighbourhood; //邻域窗口大小
int aperture;//sobel边缘检测窗口大小(sobel获取各像素点x,y方向的灰度导数)
double k;
double maxStrength;//角点响应函数最大值
double threshold;//阈值除去响应小的值
int nonMaxSize;//这里采用默认的3,就是最大值抑制的邻域窗口大小
cv::Mat kernel;//最大值抑制的核,这里也就是膨胀用到的核
public:
harris():neighbourhood(3),aperture(3),k(0.01),maxStrength(0.0),threshold(0.01),nonMaxSize(3){
};
void setLocalMaxWindowsize(int nonMaxSize){
this-》nonMaxSize = nonMaxSize;
};
//计算角点响应函数以及非最大值抑制
void detect(const cv::Mat &image){
//opencv自带的角点响应函数计算函数
cv::cornerHarris (image,cornerStrength,neighbourhood,aperture,k);
double minStrength;
//计算最大最小响应值
cv::minMaxLoc (cornerStrength,&minStrength,&maxStrength);
cv::Mat dilated;
//默认3*3核膨胀,膨胀之后,除了局部最大值点和原来相同,其它非局部最大值点被
//3*3邻域内的最大值点取代
cv::dilate (cornerStrength,dilated,cv::Mat());
//与原图相比,只剩下和原图值相同的点,这些点都是局部最大值点,保存到localMax
cv::compare(cornerStrength,dilated,localMax,cv::CMP_EQ);
}
//获取角点图
cv::Mat getCornerMap(double qualityLevel) {
cv::Mat cornerMap;
// 根据角点响应最大值计算阈值
threshold= qualityLevel*maxStrength;
cv::threshold(cornerStrength,cornerTh,
threshold,255,cv::THRESH_BINARY);
// 转为8-bit图
cornerTh.convertTo(cornerMap,CV_8U);
// 和局部最大值图与,剩下角点局部最大值图,即:完成非最大值抑制
cv::bitwise_and(cornerMap,localMax,cornerMap);
return cornerMap;
}
void getCorners(std::vector《cv::Point》 &points,
double qualityLevel) {
//获取角点图
cv::Mat cornerMap= getCornerMap(qualityLevel);
// 获取角点
getCorners(points, cornerMap);
}
// 遍历全图,获得角点
void getCorners(std::vector《cv::Point》 &points,
const cv::Mat& cornerMap) {
for( int y = 0; y 《 cornerMap.rows; y++ ) {
const uchar* rowPtr = cornerMap.ptr《uchar》(y);
for( int x = 0; x 《 cornerMap.cols; x++ ) {
// 非零点就是角点
if (rowPtr[x]) {
points.push_back(cv::Point(x,y));
}
}
}
}
//用圈圈标记角点
void drawOnImage(cv::Mat &image,
const std::vector《cv::Point》 &points,
cv::Scalar color= cv::Scalar(255,255,255),
int radius=3, int thickness=2) {
std::vector《cv::Point》::const_iterator it=points.begin();
while (it!=points.end()) {
// 角点处画圈
cv::circle(image,*it,radius,color,thickness);
++it;
}
}
};
#endif // HARRIS_H
相关测试代码:
cv::Mat image, image1 = cv::imread (“test.jpg”);
//灰度变换
cv::cvtColor (image1,image,CV_BGR2GRAY);
// 经典的harris角点方法
harris Harris;
// 计算角点
Harris.detect(image);
//获得角点
std::vector《cv::Point》 pts;
Harris.getCorners(pts,0.01);
// 标记角点
Harris.drawOnImage(image,pts);
cv::namedWindow (“harris”);
cv::imshow (“harris”,image);
cv::waitKey (0);
return 0;
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