OpenCV4开发入门教程106:亚像素级角点检测

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角点和角点检测:角点检测

面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片,其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时,将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度?就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离,在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上,它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的,只是硬件上没有个细微的传感器把它检测出来。于是软件上把它近似地计算出来。

数码摄像机的成像面的分辨率以像素数量来衡量。隔行TV的分辨率是576x768个像素。 像素中心之间的距离有几个至十几个微米不等。为了最大限度利用图像信息来提高分辨率,有人提出了Sub-Pixel概念。意思是说,在两个物理像素之间还有像素,称之为Sub-Pixel,它完全是通过计算方法得出来的。

亚像素精度是指相邻两像素之间细分情况。输入值通常为二分之一,三分之一或四分之一。这意味着每个像素将被分为更小的单元从而对这些更小的单元实施插值算法。例如,如果选择四分之一,就相当于每个像素在横向和纵向上都被当作四个像素来计算。因此,如果一张5x5像素的图像选择了四分之一的亚像素精度之后,就等于创建了一张20x20的离散点阵,进而对该点阵进行插值。

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//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【宏定义部分】--------------------------------------------
// 描述:定义一些辅助宏
//----------------------------------------------------------------------------------------------
#define WINDOW_NAME "result" //为窗口标题定义的宏

//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
// 描述:全局变量声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat g_srcImage, g_grayImage;
int g_maxCornerNumber = 33;
int g_maxTrackbarNumber = 500;
RNG g_rng(12345); //初始化随机数生成器

//-----------------------------【on_GoodFeaturesToTrack( )函数】----------------------------
// 描述:响应滑动条移动消息的回调函数
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void on_GoodFeaturesToTrack(int, void *) {
//【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】输出文字信息
cout << "\n\t>-------------此次检测到的角点数量为:" << corners.size() << endl;

//【5】绘制检测到的角点
int r = 4;
for (unsigned 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);
}

//【6】显示(更新)窗口
imshow(WINDOW_NAME, copy);

//【7】亚像素角点检测的参数设置
Size winSize = Size(5, 5);
Size zeroZone = Size(-1, -1);
TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001);

//【8】计算出亚像素角点位置
cornerSubPix(g_grayImage, corners, winSize, zeroZone, criteria);

//【9】输出角点信息
for (int i = 0; i < corners.size(); i++) {
cout << " \t>>精确角点坐标[" << i << "] (" << corners[ i ].x << "," << corners[ i ].y
<< ")" << endl;
}
}

//--------------------------------------【main( )函数】-----------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main() {
//【1】载入源图像并将其转换为灰度图
g_srcImage = imread("1.jpg", 1);
cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

//【2】创建窗口和滑动条,并进行显示和回调函数初始化
namedWindow(WINDOW_NAME, WINDOW_AUTOSIZE);
createTrackbar("最大角点数", WINDOW_NAME, &g_maxCornerNumber, g_maxTrackbarNumber,
on_GoodFeaturesToTrack);
imshow(WINDOW_NAME, g_srcImage);
on_GoodFeaturesToTrack(0, 0);

waitKey(0);
return 0;
}

效果为

subpixel

OpenCV4开发入门教程106:亚像素级角点检测
https://feater.top/opencv/opencv-subpixel-corner-detection
作者
JackeyLea
发布于
2020年9月13日
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