OpenCV中feature2D学习——亚像素级角点检测（cornerSubPix）

叁歲伎倆 2022-08-14 00:47 275阅读 0赞

# 概述 #

除了[利用Harris进行角点检测][Harris]和[利用Shi-Tomasi方法进行角点检测][Shi-Tomasi]外，还可以[使用cornerEigenValsAndVecs()函数和cornerMinEigenVal()函数自定义角点检测函数][cornerEigenValsAndVecs_cornerMinEigenVal]。如果对角点的精度有更高的要求，可以用cornerSubPix()函数将角点定位到子像素，从而取得亚像素级别的角点检测效果。

# **cornerSubPix()函数** #

（1）函数原型

[cornerSubPix()][cornerSubPix]函数在角点检测中精确化角点位置，其函数原型如下：

C++: void cornerSubPix(InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria);
    C: void cvFindCornerSubPix(const CvArr* image, CvPoint2D32f* corners, int count, CvSize win, CvSize zero_zone, CvTermCriteria criteria);

（2）函数参数

函数参数说明如下：

image：输入图像

corners：输入角点的初始坐标以及精准化后的坐标用于输出。

winSize：搜索窗口边长的一半，例如如果winSize=Size(5,5)，则一个大小为![20141114203942075][]的搜索窗口将被使用。

zeroZone：搜索区域中间的dead region边长的一半，有时用于避免自相关矩阵的奇异性。如果值设为(-1,-1)则表示没有这个区域。  
criteria：角点精准化迭代过程的终止条件。也就是当迭代次数超过criteria.maxCount，或者角点位置变化小于criteria.epsilon时，停止迭代过程。

# **代码示例** #

代码示例基于goodFeaturesToTrack()检测出来的角点，使用cornerSubPix()函数将角点位置精确到亚像素级精度。

/**
    * @使用cornerSubPix()函数在goodFeaturesToTrack()的角点检测基础上将角点位置精确到亚像素级别
    * @author holybin
    */
    
    #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
    #include <iostream>
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    /// 全局变量
    Mat src, srcGray;
    int maxCorners = 10;	//角点个数的最大值 
    int maxCornersThresh = 20;	//角点个数最大值的上限（滑动条范围0-20） 
    char* detectWindow = "detection";
    char* refineWindow = "refinement";
    
    /// 角点精准化函数声明
    void doCornerRefinement( int, void* );
    
    int main( int argc, char** argv )
    {
     /// 载入图像并灰度化 
      src = imread( "D:\\opencv_pic\\house_small.jpg", 1 );
      cvtColor( src, srcGray, CV_BGR2GRAY );
    
      /// 创建显示窗口以及滑动条  
      namedWindow( detectWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
      createTrackbar( "max  num:", detectWindow, &maxCorners, maxCornersThresh, doCornerRefinement );  
      imshow( detectWindow, src );
    
      doCornerRefinement( 0, 0 );
    
      waitKey(0);
      return(0);
    }
    
     /// 使用Shi-Tomasi方法检测角点，再对角点位置进行精准化
    void doCornerRefinement( int, void* )
    {
      if( maxCorners < 1 )
    	  maxCorners = 1;
      
      /// Shi-Tomasi的参数设置
      vector<Point2f> corners;
      double qualityLevel = 0.01;
      double minDistance = 10;
      int blockSize = 3;
      bool useHarrisDetector = false;	//不使用Harris检测算法
      double k = 0.04;
    
      /// 深度拷贝原图像用于绘制角点
      Mat detectSrcCopy = src.clone();
      Mat refineSrcCopy = src.clone();
    
      /// 应用Shi-Tomasi角点检测算法 
      goodFeaturesToTrack( srcGray, 
    		       corners,
    		       maxCorners,
    		       qualityLevel,
    		       minDistance,
    		       Mat(),	//未选择感兴趣区域 
    		       blockSize,
    		       useHarrisDetector,
    		       k );
    
      /// 当maxCorners的值较小时，以下两个值基本是一样的；  
      /// 当maxCorners的值较大时，实际检测到的角点数目有可能小于maxCorners，以下两个值不一样。  
      cout<<"*  detected corners : "<<corners.size()<<endl;  
      cout<<"** max corners: "<<maxCorners<<endl;  
    
      /// 1--显示角点检测结果
      int r = 3;
      cout<<"-- Before refinement: "<<endl;
      for( int i = 0; i < corners.size(); i++ )
      {
    	  // 标示出角点
         circle( detectSrcCopy, corners[i], r, Scalar(255,0,255), -1, 8, 0 );
    	 // 输出角点坐标
    	 cout<<"	["<<i<<"]  ("<<corners[i].x<<","<<corners[i].y<<")"<<endl; 
      }
      namedWindow( detectWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
      imshow( detectWindow, detectSrcCopy );
    
      /// 角点位置精准化参数
      Size winSize = Size( 5, 5 );
      Size zeroZone = Size( -1, -1 );
      TermCriteria criteria = TermCriteria( 
    	  CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, 
    	  40, //maxCount=40
    	  0.001 );	//epsilon=0.001
      /// 计算精准化后的角点位置
      cornerSubPix( srcGray, corners, winSize, zeroZone, criteria );
    
      /// 2--显示精准化后的角点
      cout<<"-- After refinement: "<<endl;
      for( int i = 0; i < corners.size(); i++ )
      {
    	  // 标示出角点
    	  circle( refineSrcCopy, corners[i], r, Scalar(255,0,255), -1, 8, 0 );
    	  // 输出角点坐标
    	  cout<<"	["<<i<<"]  ("<<corners[i].x<<","<<corners[i].y<<")"<<endl; 
      }
      namedWindow( refineWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
      imshow( refineWindow, refineSrcCopy );
    
      cout<<endl;
    }

实验结果：

![SouthEast][]

![SouthEast 1][]

[Harris]: http://blog.csdn.net/holybin/article/details/40927291
[Shi-Tomasi]: http://blog.csdn.net/holybin/article/details/40927465
[cornerEigenValsAndVecs_cornerMinEigenVal]: http://blog.csdn.net/holybin/article/details/40984955
[cornerSubPix]: http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=cornersubpix#void%20cornerSubPix%28InputArray%20image,%20InputOutputArray%20corners,%20Size%20winSize,%20Size%20zeroZone,%20TermCriteria%20criteria%29
[20141114203942075]: /images/20220810/0e331d3326c94312b6d280e4ac32bd9e.png
[SouthEast]: /images/20220810/36d1dac30c3d4ee6a046c9d055a46932.png
[SouthEast 1]: /images/20220810/781b00bffb6b429690190ffd67164a7e.png