OpenCV + CPP 系列（卅四）图像特征提取（亚像素级别角点检测）

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亚像素级别角点检测
演示像素坐标检测

亚像素级别角点检测

亚像素：在生成数字图像处理时（拍照等）我们是将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。现实世界中颜色为连续的且有无数种类，成像到像素面上每一个像素点只代表其附近的颜色，我们常使用的3通道图像颜色种类（255*255*255）代表，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。

亚像素级别角点检测，提高检测精准度；由于理论与现实总是不一致的，实际情况下几乎所有的角点不会是一个真正的准确像素点。例如(100, 5) 实际上（100.234， 5.789）。

特别是在：跟踪，三维重建，相机校正方面，为了获取更加精准的角点，这样一来就需要亚像素级别角点检测。

亚像素定位方法

插值方法
基于图像矩计算
曲线拟合方法 -（高斯曲面、多项式、椭圆曲面）

除了利用 Harris和 Shi-Tomasi方法进行角点检测外，还可以使用cornerEigenValsAndVecs() 函数和 cornerMinEigenVal() 函数自定义角点检测函数。详情查看点击

如果对角点的精度有更高的要求，可以用 cornerSubPix() 函数将角点定位到子像素，从而取得亚像素级别的角点检测效果。

函数简介
函数goodFeaturesToTrack()函数只能提供简单的像素的整数坐标值，若需要实数坐标值则需要使用cornerSubPix()函数，用于寻找亚像素角点的位置：

void cornerSubPix(

InputArray image, 　　　　　输入图像；
InputOutputArray corners, 　　初始化输入角点与精确的输出坐标
Size winSize, 　　　　　　　　搜索窗口半径。若Size(5,5)，表示(5*2+1)*(5*2+1)=11*11大小的搜索窗口。
Size zeroZone, 　　　　　　　表示死区的一半尺寸。为不对搜索区的中央位置做求和运算，用来避免自相关矩阵出现的某些可能的奇异性。值为（-1，-1）表示没有死区。
TermCriteria criteria 　　　　　求角点的迭代过程的终止条件。
);

其中：
cv::TerCriteria::MAX_ITER ：迭代终止条件为达到最大迭代次数终止
cv::TerCriteria::EPS ：　　　迭代到阈值终止
cv::TerCriteria::MAX_ITER+cv::TerCriteria::EPS ：两者都作为迭代终止条件

头文件 image_feature_all.h：声明类与公共函数

#pragma once
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;class ImageFeature {public:void subpixel_corner_demo(Mat& image);};

主函数main.cpp调用该类的公共成员函数

#include "image_feature_all.h"int main(int argc, char** argv) {const char* img_path = "D:\\Desktop\\jianzhu.jpg";Mat image = imread(img_path);if (image.empty()) {cout << "图像数据为空，读取文件失败！" << endl;}ImageFeature imgfeature;imgfeature.subpixel_corner_demo(image);imshow("image", image);waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}

演示像素坐标检测

检测出角点，再拟合亚像素级别角点位置

源文件 feature_extract.cpp：实现类与公共函数

static void on_subpixel(int num_corner, void* userdata) {Mat image = *((Mat*)userdata);Mat gray_src;cvtColor(image, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);if (num_corner < 5) { num_corner = 5; }//角点检测Shi-Tomasivector<Point2f> corners;double qualityLevel = 0.03;double minDistance = 10;int blockSize = 3;bool userHarris = false;double k = 0.04;goodFeaturesToTrack(gray_src, corners, num_corner, qualityLevel, minDistance, Mat(), blockSize, userHarris, k);cout << "corners.size() = " << corners.size() << endl;//可视化RNG rng(12345);Mat resultImg = gray_src.clone();cvtColor(resultImg, resultImg, COLOR_GRAY2BGR);for (size_t i = 0; i < corners.size(); i++){Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));circle(resultImg, corners[i], 2, color, 1, 8, 0);}imshow("subpixel", resultImg);//拟合亚像素角点位置并计算亚像素角点位置Size winSize = Size(5, 5);Size zerozone = Size(-1, -1);TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001);cornerSubPix(gray_src, corners, winSize, zerozone, tc);//打印精细坐标for (size_t i = 0; i < corners.size(); i++){cout << (i + 1) << ".point[x,y]\t" << corners[i].x << "," << corners[i].y << endl;}return;
}void ImageFeature::subpixel_corner_demo(Mat& image) {cv::namedWindow("subpixel", WINDOW_NORMAL);int num_corner = 100;int max_corner = 500;createTrackbar("CorNum", "subpixel", &num_corner, max_corner, on_subpixel, (void*)&image);on_subpixel(0, &image);
}