OpenCV（cv::cornerSubPix()）

目录

• 1. 函数定义
• 2. 工作原理
• 3. 典型应用场景
• 4. 示例
• 总结

cv::cornerSubPix() 是 OpenCV 中的一个函数，用于在亚像素精度下优化图像中的角点检测结果。它在角点检测中是一个后处理步骤，常与 cv::goodFeaturesToTrack() 或 cv::findChessboardCorners() 等角点检测函数一起使用，以提高角点的精度。

1. 函数定义

void cv::cornerSubPix(
    InputArray image,
    InputOutputArray corners,
    Size winSize,
    Size zeroZone,
    TermCriteria criteria
)

参数：

1. image:

   • 输入图像，通常为单通道的灰度图像 (CV_8UC1)。
   • 这是角点检测的输入图像，cv::cornerSubPix() 会在这个图像上进一步优化角点的位置。

2. corners:

   • 输入输出参数，表示角点的位置。
   • 初始时，它应该包含角点的初始位置（例如由 cv::goodFeaturesToTrack() 或 cv::findChessboardCorners() 计算得到）。函数将基于这些初始位置来精确化角点坐标，优化后的坐标会在这个参数中输出，且为浮点精度（亚像素级别）。

3. winSize:

   • 搜索窗口的半大小，设定为 (wx, wy)，意味着搜索窗口的大小为 (2 * wx + 1, 2 * wy + 1)。
   • 此窗口定义了角点精确化时考虑的区域范围。窗口越大，可能得到更准确的结果，但计算成本也会增加。

4. zeroZone:

   • 定义一个“零区”，即在计算过程中忽略中心窗口的区域。该区域可以用 (x, y) 表示。
   • 如果将此值设为 (-1, -1)，则不会忽略任何区域。在某些情况下，忽略中心区域可以提高计算的鲁棒性（例如角点检测结果周围有噪声时）。

5. criteria:

   • 终止条件，可以是迭代次数、精度或两者结合。该参数定义了优化过程何时停止。
   • 它是一个 cv::TermCriteria 类型的对象，通常使用 TermCriteria::MAX_ITER | TermCriteria::EPS 来设定最大迭代次数和精度阈值。

返回值：

该函数没有返回值。优化后的角点位置会直接修改传入的 corners 参数。

2. 工作原理

cv::cornerSubPix() 基于输入图像的梯度信息，在指定窗口范围内迭代更新初始角点的位置，从而精确化角点的坐标。它使用二次插值方法来提高检测精度，使角点坐标达到亚像素级别的精度。

3. 典型应用场景

1. 棋盘角点检测:
   棋盘角点常用于相机标定。在使用 cv::findChessboardCorners() 检测到角点后，通过 cv::cornerSubPix() 可以提高角点检测的精度，提升标定的准确性。

2. 特征点提取:
   在进行计算机视觉任务（如图像拼接、运动估计等）时，通常需要高精度的特征点坐标，cv::cornerSubPix() 可以有效提高特征点的精度。

4. 示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>

int main() {
    // 读取灰度图像
    cv::Mat gray = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 初步角点检测
    std::vector<cv::Point2f> corners;
    cv::goodFeaturesToTrack(gray, corners, 50, 0.01, 10);

    // 设置窗口大小、零区大小和终止条件
    cv::Size winSize(5, 5);
    cv::Size zeroZone(-1, -1);
    cv::TermCriteria criteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001);

    // 优化角点位置
    cv::cornerSubPix(gray, corners, winSize, zeroZone, criteria);

    // 绘制优化后的角点
    for (const auto& pt : corners) {
        cv::circle(gray, pt, 3, cv::Scalar(255, 0, 0), -1);
    }

    cv::imshow("Corners", gray);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

总结

cv::cornerSubPix() 是一个强大的角点精确化工具，能够通过迭代优化方法将角点检测的精度提升到亚像素级别。这对于需要高精度角点信息的计算机视觉任务非常有用，例如相机标定、图像拼接和运动跟踪等。