小编给大家分享一下C++ OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
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自定义角点检测器简介
基于Harris与Shi-Tomasi角点检测
首先通过计算矩阵M得到
两个特征值根据他们得到角点响应值
然后自己设置阈值实现计算出阈值得到有效响应值的角点设置
相关API
C++: void cornerEigenValsAndVecs(
InputArray src, --单通道输入8位或浮点图像
OutputArray dst, --输出图像，同源图像或CV_32FC(6)
int blockSize, --邻域大小值
int apertureSize, --Sobel算子的参数
int borderType=BORDER_DEFAULT --像素外插方法
)
C++: void cornerMinEigenVal(
InputArray src, --单通道输入8位或浮点图像
OutputArray dst, --图像存储的最小特征值。类型为CV_32FC1
int blockSize, --邻域大小值
int apertureSize=3, --Sobel算子的参数
int borderType=BORDER_DEFAULT --像素外插方法
)
代码演示
我们再新建一个项目名为opencv--cornereigen，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法
这章我们试试Harris自定义检测
首先定义相关的参数
我们要先定义输出的最大最小值，一个响应图，还有创建Trackbar用到的值和方法。都定义在上面是因为需要在TrackBar里调用。
然后在运行项目里面定义基本邻域，能过我们的API cornerEigenValsAndVecs获得到输出图像
再根据输出的图像计算响应值，并且计算出最大最小值。
然后在目标窗口中增加一个TrackBar
上面是TrackBar的滑动事件。
输出结果
看完了这篇文章，相信你对“C++ OpenCV特征提取之如何实现自定义角点检测器”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
