二、opencv函数原型和参数解析

void goodFeaturesToTrack(InputArray image,//输入图像，必须是单通道OutputArray corners,//检测到的角点、输出向量int maxCorners,//角点的最大数量double qualityLevel,//最小特征值，常用0.1或0.01double minDistance,//角点之间的最小距离InputArray mask = noArray(),//掩模，表示感兴趣区域int blockSize = 3,//邻域范围，计算二阶导数的自相关矩阵bool useHarrisDetector = false, double k = 0.04);//默认值

三、c++示例代码

//包含头文件
#include <opencv2/opencv.hpp>
//命名空间
using namespace cv;
using namespace std;
//全局变量声明
Mat g_srcImage, g_grayImage;
int g_maxCorners = 200;//滑动条当前位置
int g_max_trackbar = 500;//滑动条取值范围【0，500】
//全局函数声明部分
void callback_ShiTomasi(int, void*);//回调函数
//主函数
int main()
{//【1】载入图像g_srcImage = imread("G:\\opencvtest\\testImage\\house.jpg");//【2】检查是否载入成功if (g_srcImage.empty()){printf("读取图片错误，请确认目录下是否有imread函数指定图片存在！ \n ");return 0;}//【3】图像灰度化cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);//【4】创建窗口和滑动条namedWindow("Shi-Tomasi角点检测", WINDOW_AUTOSIZE);createTrackbar("角点最大数量：", "Shi-Tomasi角点检测", &g_maxCorners, g_max_trackbar, callback_ShiTomasi);//【5】调用一次回调函数，进行初始化callback_ShiTomasi(0, 0);//【6】保持窗口显示waitKey(0);return 0;
}void callback_ShiTomasi(int, void*)
{//【1】复制源图像到一个临时变量中Mat g_CloneImage = g_srcImage.clone();//【2】Shi-Tomasi角点检测g_maxCorners = max(g_maxCorners, 1);vector<Point2f> corners;goodFeaturesToTrack(g_grayImage, corners, g_maxCorners, 0.01, 10);//【3】绘制检测到的角点for (size_t i = 0; i < corners.size(); i++){circle(g_CloneImage, corners[i], 4, Scalar(0, 0, 255));}//【4】显示图像imshow("Shi-Tomasi角点检测", g_CloneImage);
}

三、运行截图

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