OpenCV --Shi-Tomasi角点检测算法

Shi-Tomasi算子是1994年在文章《good Features To Track》中被提出的，opencv实现此算法的函数就被命名为goodFeaturesToTrack。

 

代码：

 

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//Shi-Tomasi算子 cv::Mat BasicAlgorithm::on_Shi_Tomasi(cv::Mat mat, int value) {     Mat g_srcImage, g_grayImage;     g_srcImage = mat;     int g_maxCornerNumber = value;     int g_maxTrackbarNumber = 500;     RNG g_rng(12345);//初始化随机数生成器       cvtColor( g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY );       //【1】对变量小于等于1时的处理     if( g_maxCornerNumber <= 1 ) { g_maxCornerNumber = 1; }       //【2】Shi-Tomasi算法（goodFeaturesToTrack函数）的参数准备     vector<Point2f> corners;     double qualityLevel = 0.01;//角点检测可接受的最小特征值     double minDistance = 10;//角点之间的最小距离     int blockSize = 3;//计算导数自相关矩阵时指定的邻域范围     double k = 0.04;//权重系数     Mat copy = g_srcImage.clone();  //复制源图像到一个临时变量中，作为感兴趣区域         //【3】进行Shi-Tomasi角点检测     goodFeaturesToTrack( g_grayImage,//输入图像                          corners,//检测到的角点的输出向量                          g_maxCornerNumber,//角点的最大数量                          qualityLevel,//角点检测可接受的最小特征值                          minDistance,//角点之间的最小距离                          Mat(),//感兴趣区域                          blockSize,//计算导数自相关矩阵时指定的邻域范围                          false,//不使用Harris角点检测                          k );//权重系数       //【4】绘制检测到的角点     int r = 4;     for( int i = 0; i < corners.size(); i++ )     {         //以随机的颜色绘制出角点         circle( copy, corners[i], r, Scalar(g_rng.uniform(0,255), g_rng.uniform(0,255),                                             g_rng.uniform(0,255)), -1, 8, 0 );           //        circle( copy, corners[i], r, Scalar(255, 0, 0), -1, 8, 0 );  //opencv中图像通道为BGR，（255,0,0）为蓝色，绘制出为蓝色点     }     return copy; }