C++ OpenCV特征提取之如何实现Harris角点检测
一、Harris角点检测简介
Harris角点检测(Harris Corner Detection)是一种基于图像像素灰度变化的角点检测算法,由Christopher M. Harris和Michael Stephens于1988年提出,它可以有效地检测图像中的角点。Harris角点检测的思想是在一个窗口内,利用像素灰度变化的矩阵来检测角点,它可以检测出图像中具有明显变化的区域。
二、OpenCV中Harris角点检测的实现
OpenCV中实现Harris角点检测的函数是cv::cornerHarris(),它的原型如下:
其中,src为输入图像,dst为输出图像,blockSize为窗口大小,ksize为Sobel算子的大小,k为Harris参数,borderType为边界模式。
三、实现示例
下面是一个使用OpenCV实现Harris角点检测的示例代码:
上面的代码首先使用cv::cornerHarris()函数进行Harris角点检测,然后进行归一化,最后在归一化之后的图像上绘制出角点,最终的结果如下图所示:
![Harris角点检测示例](https://img-blog.csdnimg.cn/20200531145140932.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzUxMjQyOA==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
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