- 操作系统:ubuntu22.04
- OpenCV版本:OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言:C++11
算法描述
细化角点的位置。
该函数迭代以找到角点或径向鞍点的亚像素级准确位置,如 93中所述,并如下图所示。
亚像素级准确的角点定位器基于这样一个观察:从中心点 q 到位于 q 的邻域内的某个点 p 的每一个向量都垂直于 p 处的图像梯度,前提是图像和测量噪声的影响。考虑以下表达式:
ϵ
i
=
D
I
p
i
T
⋅
(
q
−
p
i
)
\epsilon _i = {DI_{p_i}}^T \cdot (q - p_i)
ϵi=DIpiT⋅(q−pi)
其中
D
I
p
i
{DI_{p_i}}
DIpi 是邻域中某一点
p
i
p_i
pi处的图像梯度。需要找到 q 的值,使得
ϵ
i
\epsilon_i
ϵi 最小化。可以建立一个方程组,将
ϵ
i
\epsilon_i
ϵi设为零:
∑
i
(
D
I
p
i
⋅
D
I
p
i
T
)
⋅
q
−
∑
i
(
D
I
p
i
⋅
D
I
p
i
T
⋅
p
i
)
\sum _i(DI_{p_i} \cdot {DI_{p_i}}^T) \cdot q - \sum _i(DI_{p_i} \cdot {DI_{p_i}}^T \cdot p_i)
i∑(DIpi⋅DIpiT)⋅q−i∑(DIpi⋅DIpiT⋅pi)
其中梯度是在 q 的邻域(“搜索窗口”)内求和。称第一个梯度项为 G,第二个梯度项为 b,则有:
q
=
G
−
1
⋅
b
q = G^{-1} \cdot b
q=G−1⋅b
算法将邻域窗口的中心设置在这个新的中心 q 上,然后迭代直到中心保持在一个设定的阈值内。
函数原型
void cv::cornerSubPix
(
InputArray image,
InputOutputArray corners,
Size winSize,
Size zeroZone,
TermCriteria criteria
)
参数
-
参数image 输入单通道 8 位或浮点图像。
-
参数corners 输入角点的初始坐标,并提供输出精炼后的坐标。
-
参数winSize 搜索窗口边长的一半。例如,如果 winSize = Size(5, 5),则使用 (52+1)×(52+1) = 11×11 的搜索窗口。
-
参数zeroZone 搜索区域内中间死区大小的一半,在该区域内公式下的求和不做。有时用于避免自相关矩阵可能的奇异情况。值 (-1, -1) 表示没有这样的大小。
-
参数criteria 迭代过程角点精炼的终止标准。也就是说,角点位置精炼的过程在达到 criteria.maxCount 次迭代或在某次迭代中角点位置移动小于 criteria.epsilon 时停止。
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 加载图像
cv::Mat img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hawk.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );
if ( img.empty() )
{
std::cout << "Error opening image" << std::endl;
return -1;
}
// 检测角点
std::vector< cv::Point2f > corners;
cv::goodFeaturesToTrack( img, corners, 100, 0.01, 10, cv::Mat() );
// 设置搜索窗口大小
cv::Size win( 5, 5 );
// 设置零区间大小
cv::Size zeroZone( -1, -1 );
// 设置终止标准
cv::TermCriteria criteria( cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, 0.01 );
// 对角点进行亚像素级别的精炼
cv::cornerSubPix( img, corners, win, zeroZone, criteria );
// 在原始图像上标记精炼后的角点
cv::Mat imgColor;
cv::cvtColor( img, imgColor, cv::COLOR_GRAY2BGR );
for ( const auto& corner : corners )
{
cv::circle( imgColor, corner, 2, cv::Scalar( 0, 0, 255 ), 2 ); // 画红色圆圈
}
// 显示标记角点的图像
cv::imshow( "Original Image", img );
cv::imshow( "Refined Corners", imgColor );
cv::waitKey( 0 );
return 0;
}