标签：srcImage srcImage1 Mat -- WINDOW 角点 OpenCV int normImage
cornerHarris函数对于每一个像素（x,y)在blockSize x blockSize 邻域内，计算2x2梯度的协方差矩阵M(x,y)。就可以找出输出图中的局部最大值，即找出了角点。
void cornerHarris( InputArray src, OutputArray dst, int block Size, int ksize, double k, int borderType = BORDER_DEFAULT)
1.InputArray类型的src，输入图像，即原图像，填Mat类型即可，且需要为单通道8位或者浮点型图像；
2.OutputArray类型的dst，函数调用后的运算结果存在这里，即这个参数用于存放Harris角点检测的输出结果，和原图片有一样的尺寸和类型；
3.int类型的blockSize，表示邻域的大小，更多详细信息在cornerEigenValsAndVecs()中讲到；
4.int类型的ksize，表示Sobel()算子的孔径的大小；
5.double类型的k，Harris参数；
6.int类型的borderType，图像像素的边界模式。注意它有默认值BORDER_DEFAULT；
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
#define WINDOW_NAME1 "窗口1"
#define WINDOW_NAME2 "窗口2"
Mat g_srcImage, g_srcImage1, g_grayImage;
int g_nThresh = 30; //当前阀值
int g_nMaxThresh = 175;
void on_fCornerHarris(int, void*)
{
Mat dstImage; //目标图
Mat normImage; //归一化后的图
Mat scaledImage; //线性变换后的八位无符号整形的图
// 置零当前需要显示的两幅图，即清除上一次调用此函数时他们的值
dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), CV_32FC1);
g_srcImage1 = g_srcImage.clone();
//角点检测
cornerHarris(g_grayImage, dstImage, 2, 3, 0.04, BORDER_DEFAULT);
normalize(dstImage, normImage, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_32FC1, Mat());
//将归一化后的图线性变换成8位无符号整形
convertScaleAbs(normImage, scaledImage);
//将检测到的，且符合阀值条件的角点绘制出来
for (int i = 0; i < normImage.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < normImage.cols; j++)
{
if ((int)normImage.at<float>(i, j) > g_nThresh + 80)
{
circle(g_srcImage1, Point(j, i), 5, Scalar(10, 10, 255), 2, 8, 0);
circle(scaledImage, Point(j, i), 5, Scalar(0, 10, 255), 2, 8, 0);
}
}
}
imshow(WINDOW_NAME1, g_srcImage1);
imshow(WINDOW_NAME2, scaledImage);
}
int main()
{
g_srcImage = imread("fangzi.jpg");
g_srcImage.copyTo(g_srcImage1);
cvtColor(g_srcImage1, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
namedWindow(WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE);
createTrackbar("阀值：", WINDOW_NAME1, &g_nThresh, g_nMaxThresh, on_fCornerHarris);
on_fCornerHarris(0, NULL);
waitKey(0);
return 0;
}
在原图中：
在二值图中：
标签：srcImage,srcImage1,Mat,--,WINDOW,角点,OpenCV,int,normImage 来源： https://www.cnblogs.com/zzzsj/p/14486065.html
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