C++OpenCV矩形的角点检测与坐标提取，基于fast特征点

目的：提取图片中某个矩形的四个角点的坐标

方法：采用非极大值抑制的fast特征点检测

流程：

图像滤波（可选）
fast角点检测
自己设定矩形大致范围
输出矩形角点坐标

程序:

主函数文件

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
//局部极大值抑制，这里利用fast特征点的响应值做比较
void selectMax(int window, cv::Mat gray, std::vector<KeyPoint> & kp){//window是局部极大值抑制的窗口大小，r为半径int r = window / 2;if (window != 0){//对kp中的点进行局部极大值筛选for (int i = 0; i < kp.size(); i++){for (int j = i + 1; j < kp.size(); j++){//如果两个点的距离小于半径r，则删除其中响应值较小的点if (abs(kp[i].pt.x - kp[j].pt.x) + abs(kp[i].pt.y - kp[j].pt.y) <= 2 * r){if (kp[i].response < kp[j].response){std::vector<KeyPoint>::iterator it = kp.begin() + i;kp.erase(it);selectMax(window, gray, kp);}else{std::vector<KeyPoint>::iterator it = kp.begin() + j;kp.erase(it);selectMax(window, gray, kp);}}}}}}//
void fastpoint(cv::Mat gray, int threshold, int window, int pointNum, std::vector<KeyPoint> & kp){std::vector<KeyPoint> keypoint;// cv::FastFeatureDetector fast(threshold, 1);  //threshold 为阈值，越大，特征点越少//  fast.detect(gray, keypoint);  //fast特征检测Ptr<FeatureDetector> fast = FastFeatureDetector::create(threshold);
fast->detect(gray, keypoint);if (keypoint.size() > pointNum){threshold = threshold + 5;fastpoint(gray, threshold, window, pointNum, keypoint);}selectMax(window, gray, keypoint);kp.assign(keypoint.begin(), keypoint.end());    //复制可以point到kp}int main(){cv::Mat img = cv::imread("/home/csdn/123.jpeg");cv::Mat gray;//medianBlur(img,img, 5); //中值滤波GaussianBlur(img, img, Size(5, 5), 0.8); //高斯滤波cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);std::vector<KeyPoint> kp;int threshold = 20;  //fast阈值int window1 = 7;  //局部非极大值抑制窗口int pointMaxNum1 = 500; //特征点最大个数fastpoint(gray, threshold, window1, pointMaxNum1, kp);//矩形框int x1 ;int x2 ;int y1 ;int y2;//自己设置多大的矩形框x1=250 ;x2=259 ;y1=247 ;y2=260;vector<KeyPoint> temp;for(vector<KeyPoint>::iterator it = kp.begin();it<kp.end();it++){if(it->pt.x < x2 && it->pt.x > x1 &&it->pt.y < y2 && it->pt.y > y1){cout <<"角点坐标"<<endl;cout <<it->pt<<endl;}}
/** 可以自己调整fastpoint参数,一次多画几张图片,对比不同参数的提取效果怎么样cv::Mat img2, gray2;std::vector<KeyPoint> kp2;img.copyTo(img2);gray.copyTo(gray2);int window2 = 15;  //局部非极大值抑制窗口int pointMaxNum2 = 600; //特征点最大个数fastpoint(gray2, threshold, window2, pointMaxNum2, kp2);
*/cv::drawKeypoints(img, kp, img, Scalar(0, 0, 255));cv::rectangle(img,Rect(x1,y1,x2-x1,y2-y1),(0, 0, 255),2);cv::imwrite("/home/csdn/123_1.jpeg", img);    //保存结果图片cv::namedWindow("img", cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("img", img);    //展示结果图片cv::waitKey(0);system("pause");return 0;
}

我使用cmake编译

CMakeLists.txt


cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(vo1)set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")
add_definitions("-DENABLE_SSE")
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++14 ${SSE_FLAGS} -msse4")
list(APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake)
set(OpenCV_DIR /usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4) //我的opencv库的位置
find_package(OpenCV  REQUIRED)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
)add_executable(fast1 fast1.cpp)
target_link_libraries(fast1${OpenCV_LIBS}fmt)

网络图片涉及版权在此不做演示

代码仅供参考，欢迎学习交流

参考FAST角点检测算法（二）- 非极大值抑制筛选fast特征点_AI人工智能科学的博客-CSDN博客_角点检测非极大值抑制https://aibotlab.blog.csdn.net/article/details/73397682

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