OpenCV4入门教程104：Harris角点检测

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角点和角点检测：角点检测

原理

Harris角点是特征点检测的基础，提出了应用邻域像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点，边缘，平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，其中关键流程包括转化为灰度图像，计算差分图像，高斯平滑，计算局部极值，确认角点。

算法思想

角点原理来源于人对角点的感性判断，即图像在各个方向灰度有明显变化。算法的核心是利用局部窗口在图像上进行移动判断灰度发生较大的变化，所以此窗口用于计算图像的灰度变化为：[-1, 0, 1;-1, 0, 1;-1, 0, 1] [-1, -1, -1; 0, 0, 0;1, 1, 1]。人各个方向上移动这个特征的小窗口，如下图3中窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。如下图1中，窗口内图像的灰度没有发生变化，那么窗口内就不存在角点；如果窗口在某一个方向移动时，窗口内图像的灰度发生了较大的变化，而在另一些方向上没有发生变化，那么，窗口内的图像可能就是一条直线的线段。

测试代码

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main() {
    //以灰度模式载入图像并显示
    Mat srcImage = imread("1.jpg", 0);
    imshow("src", srcImage);

    //进行Harris角点检测找出角点
    Mat cornerStrength;
    cornerHarris(srcImage, cornerStrength, 2, 3, 0.01);

    //对灰度图进行阈值操作，得到二值图并显示
    Mat harrisCorner;
    threshold(cornerStrength, harrisCorner, 0.00001, 255, THRESH_BINARY);
    imshow("result", harrisCorner);

    waitKey(0);
    return 0;
}

效果为

动态调整参数:

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【宏定义部分】--------------------------------------------
//  描述：定义一些辅助宏
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#define WINDOW_NAME1 "harris" //为窗口标题定义的宏
#define WINDOW_NAME2 "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_srcImage1, g_grayImage;
int thresh     = 30;  //当前阈值
int max_thresh = 175; //最大阈值

//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//      描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
void        on_CornerHarris(int, void *); //回调函数

//-----------------------------------【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(int argc, char **argv) {

    //【1】载入原始图并进行克隆保存
    g_srcImage = imread("circles.jpg", 1);
    if (!g_srcImage.data) {
        printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~！ \n");
        return false;
    }
    imshow("src", g_srcImage);
    g_srcImage1 = g_srcImage.clone();

    //【2】存留一张灰度图
    cvtColor(g_srcImage1, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    //【3】创建窗口和滚动条
    namedWindow(WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE);
    createTrackbar("阈值: ", WINDOW_NAME1, &thresh, max_thresh, on_CornerHarris);

    //【4】调用一次回调函数，进行初始化
    on_CornerHarris(0, 0);

    waitKey(0);
    return (0);
}

//-----------------------------------【on_HoughLines( )函数】--------------------------------
//      描述：回调函数
//----------------------------------------------------------------------------------------------

void on_CornerHarris(int, void *) {
    //---------------------------【1】定义一些局部变量-----------------------------
    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型的图

    //---------------------------【2】初始化---------------------------------------
    //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();

    //---------------------------【3】正式检测-------------------------------------
    //进行角点检测
    cornerHarris(g_grayImage, dstImage, 2, 3, 0.04, BORDER_DEFAULT);

    // 归一化与转换
    normalize(dstImage, normImage, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_32FC1, Mat());
    convertScaleAbs(normImage, scaledImage); //将归一化后的图线性变换成8位无符号整型

    //---------------------------【4】进行绘制-------------------------------------
    // 将检测到的，且符合阈值条件的角点绘制出来
    for (int j = 0; j < normImage.rows; j++) {
        for (int i = 0; i < normImage.cols; i++) {
            if ((int)normImage.at<float>(j, i) > thresh + 80) {
                circle(g_srcImage1, Point(i, j), 5, Scalar(10, 10, 255), 2, 8, 0);
                circle(scaledImage, Point(i, j), 5, Scalar(0, 10, 255), 2, 8, 0);
            }
        }
    }
    //---------------------------【4】显示最终效果---------------------------------
    imshow(WINDOW_NAME1, g_srcImage1);
    imshow(WINDOW_NAME2, scaledImage);
}

效果为