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:

猜您想看
-
opencv使用中常见的问题
opencv使...
2023年05月22日 -
composer.json中所有属性字段的示例分析
1.name属...
2023年05月22日 -
怎样在GUI窗口中绘制一个茅台股票K线图
茅台股票K线图...
2023年07月20日 -
Java的JCEKS有什么作用
介绍Java的...
2023年05月25日 -
如何在Steam平台上创建游戏组?
如何在Stea...
2023年04月17日 -
LeetCode中如何实现左旋转字符串
问题背景字符串...
2023年07月23日