2014-02-11 44 views
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我在MATLAB中编写了一个代码,现在想将它转换为openCV。我面临的问题是,在MATLAB中,通过一个简单的命令corner()完成拐角检测,并且以检测拐角的(x,y)坐标数组的形式给出输出。
现在openCV文档给我this example
使用cornerHarris()函数有两个问题。如何像matlab一样检测opencv中的角点?

  1. 它不给我角(x,y)坐标。
  2. 我必须为每个图像选择不同的阈值,而MATLAB中的corner()本身就是用来做这个的。

任何执行这两件事的函数都会非常感谢,因为我是openCV的新手。

回答

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我认为,在OpenCV的最相似的功能是:

goodFeaturesToTrack 

下面是代码:

#pragma once 
#include <string> 
#include <iostream> 
#include <vector> 
#include "opencv2/opencv.hpp" 
using namespace std; 
using namespace cv; 
//---------------------------------------------------------- 
// MAIN 
//---------------------------------------------------------- 
int main(int argc, char* argv[]) 
{ 
    // src image 
    Mat src; 
    // dst image 
    Mat dst; 
    // Image loading 
    namedWindow("result"); 
    namedWindow("src"); 
    src=imread("d:\\ImagesForTest\\lena.jpg",0);  

    cv::cvtColor(src,dst,cv::COLOR_GRAY2BGR); 

    Mat corners; 
    cv::goodFeaturesToTrack(src,corners,50,0.01,20.0); 

    for(int i=0;i<corners.rows;++i) 
    { 
     circle(dst,cv::Point(corners.at<float>(i,0),corners.at<float>(i,1)),3,Scalar(255,0,0),-1,CV_AA); 
    } 

    imshow("src",src); 
    imshow("result",dst); 
    //---------------------------------------------------------- 
    // Wait key press 
    //---------------------------------------------------------- 
    waitKey(0); 
    destroyAllWindows(); 
    return 0; 
} 

而结果:

enter image description here

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我看到你正在使用'的#pragma once'。我有问题与使用'杂注'的东西,我在这里提到我的问题http://stackoverflow.com/questions/21710791/how-to-set-openmp-for-multithreading-in-ubuntu-12-04-for -an-opencv-project?noredirect = 1#comment32828461_21710791 – skm

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您可以安全地评论/删除它。 –

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no no ...我不是问你的这篇文章...我有另一个项目,我想使用“杂注”,但我面临一些问题......所以你可以帮助我... ...我在这里发布了我的问题http://stackoverflow.com/questions/21710791/how-to-set-openmp-for-multithreading-in-ubuntu-12-04-for-an-opencv-project/21712492?noredirect= 1#21712492 – skm

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如前所述goodFeaturesToTrack()方法会给你的角点有x (i.e. column index)y(i.e. row index)

看到下面的代码:

void goodFeatureToTrack(Mat Vx) 
{ 

    /// Parameters for Shi-Tomasi algorithm 
    vector<Point2f> cornersVx; 
    int maxCorners = 100; 
    double qualityLevel = 0.01; 
    double minDistance = 10; 
    int blockSize = 3; 
    bool useHarrisDetector = false; 
    double k = 0.04; 

    goodFeaturesToTrack(Vx, cornersVx, maxCorners, qualityLevel, minDistance, Mat(), blockSize, useHarrisDetector, k); 



    for(int i=0; i<cornersVx.size(); i++) 
    { 
     cout<<"\n Point for VX: "<<cornersVx[i].x<<" "<<cornersVx[i].y; 
    } 


}