C++ OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器

自定义角点检测器简介

OpenCV 提供了很多现成的角点检测器算法，如 Harris 角点检测、Shi-Tomasi 角点检测等。然而，在某些特定应用中，我们可能需要根据自己的需求来设计或实现自定义的角点检测器。本文将介绍如何实现自定义角点检测器。

实现过程

要实现自定义角点检测器，我们需要完成以下几个步骤：

1. 定义特征提取器的类

首先，我们需要定义一个类来实现自定义的角点检测器。这个类需要继承 OpenCV 提供的 cv::Feature2D 类，并重写其中的虚函数 void detect(cv::InputArray image, cv::OutputArray keypoints, cv::InputArray mask = cv::noArray()) const 和 void compute(cv::InputArray image, cv::InputOutputArray keypoints, cv::InputArray descriptors) const。在 detect() 函数中，我们需要实现自己的角点检测算法，并将检测到的角点保存在 keypoints 中。在 compute() 函数中，我们可以选择是否计算角点的描述子。

2. 实现角点检测算法

接下来，我们需要在 detect() 函数中实现自定义的角点检测算法。这个算法可以是基于一些经典的角点检测算法的改进，也可以是全新的角点检测算法。在这个过程中，我们需要遍历图像的每个像素，并根据一些特定的规则来判断这个像素是否为角点。可以使用图像梯度、区域内像素的方差等特征来帮助判断。如果角点检测算法较为复杂，也可以考虑先对图像进行一些预处理，如高斯滤波、边缘检测等。

3. 使用自定义角点检测器

在实现角点检测器后，我们就可以像使用其他 OpenCV 提供的角点检测器一样来使用自定义的角点检测器了。具体使用的步骤如下：

(1) 创建自定义角点检测器的对象，例如：

CustomDetector detector;

(2) 调用 detect() 函数来进行角点检测：

std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
detector.detect(image, keypoints);

(3) 可选地，可以调用 compute() 函数来计算角点的描述子，从而进行特征匹配等后续操作：

cv::Mat descriptors;
detector.compute(image, keypoints, descriptors);

通过以上步骤，我们就可以使用自定义的角点检测器来提取图像中的角点了。