之前我们讲过一节的角点检测,是用的cornerHarris 这个方法,今天我们介绍另外的一种方法preCornerDetect 进行角点检测

效果

首先我们看一下角点检测的效果:

代码

那么代码上应该如何实现:

     try {ResourceBundle bundle = ResourceBundle.getBundle("opencv");String opencvDllName = bundle.getString("opencv.dllpath");System.load(opencvDllName);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}long startTime=System.currentTimeMillis();String filename = "D:\\360MoveData\\Users\\lxn\\Desktop\\opencvtest\\cph.png";Mat src = Imgcodecs.imread(filename);// 加载需要被蒙太奇的图片,原图Mat gray = new Mat();Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);Mat dst = new Mat(gray.size(), CvType.CV_32F);// 焦点检测Imgproc.preCornerDetect(gray, dst, 3);for (int i = 0; i < dst.rows(); i++) {for (int j = 0; j < dst.cols(); j++) {float[] floats = new float[1];dst.get(i, j, floats);if (floats[0] > 0.001) {Imgproc.circle(src, new Point(j, i), 5, new Scalar(255, 0, 255));}}}long endTime=System.currentTimeMillis();System.out.println((endTime-startTime)/1000.0);HighGui.imshow("source Imgae", src);HighGui.waitKey(10);

主要就是我们得到一个32F类型的结果,如何将结果和原图进行结合展示

函数:

Imgproc.preCornerDetect(src, dst, ksize);

src 输入图像

dst 输出图像 CV_32F

ksize 标识核大小 一般为3,5,7

比较:cornerHarris

那么个方法是cornerHarris 有什么样的区别

看 效果我总感觉使用cornerHarris方法进行检测的话,效果会更好

希望对你有所帮助

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