OpenCV（四十三）：Shi-Tomas角点检测

迈不过友情╰ 2024-03-03 03:19 39阅读 0赞

#### 1.Shi-Tomas角点检测原理 ####

Shi-Tomasi（也称为Good Features to Track）角点检测算法是一种改进的角点检测方法，它基于Harris角点检测算法，并针对一些不足进行了改进。

与Harris角点检测不同，Shi-Tomasi使用了更简化的角点响应函数。它选择了自相关矩阵M的较小特征值λmin作为评价角点的依据：

![a3370cf20a60441abdcd8b03bc7ffda7.png][]

角点响应函数即为较小特征值。

角点判断如图所示：

*  当λ1和λ2都小于λmin时，为平面区域
 *  当λ1和λ2都大于λmin时，为角点
 *  当λ1和λ2只有一个大于λmin时，为边缘区域

![d60adafc4497428ca785ff83fc09abd1.png][]

#### 2.检测Shi-Tomas角点函数goodFeaturesToTrack() ####

> void cv::goodFeaturesToTrack ( InputArray image,
> 
> OutputArray corners,
> 
> int maxCorners,
> 
> double qualityLevel,
> 
> double minDistance,
> 
> InputArray mask = noArray(),
> 
> int blockSize = 3,
> 
> bool useHarrisDetector =false,
> 
> double k = 0.04
> 
> )

*  corners:检测到角点的输出量
 *  maxCorners:要寻找的角点数目。
 *  qualityLevel: 角点阙值与最佳角点的关系，又称质量等级，当参数为0.01，表示角点阙值是最佳角点的0.01倍
 *  minDistance:两个角点之间的最小欧式距离
 *  mask:掩码矩阵，表示检测角点的区域。
 *  blockSize:计算梯度协方差矩阵的尺寸。
 *  useHarrisDetector:是否使用Harris角点
 *  k:Haris检测角点过程中的常值权重系数

#### 3.示例代码 ####

void  Tomas_f(Mat mat){
        Mat gray;
        cvtColor(mat,gray,COLOR_BGR2GRAY);
        //提取角点
        int maxCorners=100;//检测角点数目
        double quality_level=0.01;//质量等级
        double  minDistance=0.04;//两个角点之间的最小欧式距离
        vector<Point2f> corners;
        goodFeaturesToTrack(gray,corners,maxCorners,quality_level,minDistance,Mat(),3, false);
        //绘制角点
        vector<KeyPoint> keyPoints;//存放角点的KeyPoint类，用于后期绘制角点时使用
        for(int i=0;i<corners.size();i++){
            //将角点存放在KeyPoint类中
            KeyPoint keyPoint;
            keyPoint.pt=corners[i];
            keyPoints.push_back(keyPoint);
        }
        //用drwaKeyPoints()函数绘制角点坐标
        drawKeypoints(mat,keyPoints,mat);
        imwrite("/sdcard/DCIM/mat.png",mat);
    }

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