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各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究
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前言
红胖子,来也!
做识别,有时候遇到需求,比如识别一个三角形,并求得三角形三个顶点的角度,这种属于教育场景类似的,还有其他场景,那么检测角点就显得很重要了,检测出角点并且求出其角度。
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Demo
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图像特征三大类型
- 边缘:图像强度发生突变的区域,其实就是高强度梯度区域;
- 角点:两个边缘相交的地方,看起来像一个角;
- 斑点:按特征划分的区域,强度特别高、强度特别低或具备特定纹理的区域;
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Harris角点
概述
Harris角点检测是一种基于灰度图像的角点提取算法,稳定性高,在opencv中harris角点检测的性能相对较低,因为其使用了高斯滤波。
基于灰度图像的角点检测又分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合三类型的方法,而Harris算法就是基于灰度图像中的基于模板类型的算法。
原理
人眼对角点的识别通常是通过一个局部的小窗口内完成的:如果在各个方向上移动这个小窗口,窗口内的灰度发生了较大的变化,那么说明窗口内存在角点,具体分为以下三种情况:
- 如果在各个方向移动,灰度几乎不变,说明是平坦区域;
- 如果只沿着某一个方向移动,灰度几乎不变,说明是直线;
- 如果沿各个方向移动,灰度均发生变化,说明是角点。
基本的原理,如下图:
具体的计算公式如下:
泰勒展开:
代入得到:
其中:
二次项函数本质上就是一个椭圆函数,椭圆的扁平率和尺寸是由矩阵M的两个特征值决定的。
矩阵M的两个特征值与图像中的角点,边缘,平坦区域的关系。
Harris定义角点响应函数即: 即R=Det(M)-k*trace(M)*trace(M),k为经验常数0.04~0.06 。 定义当R>threshold时且为局部极大值的点时,定义为角点。
Harris函数原型
void cornerHarris(InputArray src,
OutputArray dst,
int blockSize,
int ksize,
double k,
intborderType=BORDER_DEFAULT );
- 参数一:InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象 即可,且须为单通道8位或者浮点型图像;
- 参数二:OutputArray类型的dst,函数调用后的运算结果存在这里,即这个参数用于存放Harris角点检测的输出结果,和源图片有一样的尺寸,特别注意输出类型是CV_32F;
- 参数三:int类型的blockSize,表示邻域的大小;
- 参数四:int类型的ksize,表示Sobel()算子的孔径大小;
- 参数五:double类型的k,Harris角点响应函数,一般为0.04~0.06;
- 参数六:int类型的borderType,图像像素的边界模式:
归一化概述
归一化是指对矩阵cv::Mat进行归一化操作。
归一化是一种无量纲处理手段,使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算,缩小量值的有效办法。例如,滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后,频率都是截止频率的相对值,没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后,各个阻抗都成了一种相对阻抗值,“欧姆”这个量纲也没有了。等各种运算都结束后,反归一化一切都复原了。信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率,它被定义为采样频率的二分之一,在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为500hz的系统,400hz的归一化频率就为400/500=0.8,归一化频率范围在[0,1]之间。
归一化函数原型
void normalize( InputArray src,
InputOutputArray dst,
double alpha = 1,
double beta = 0,
int norm_type = NORM_L2,
int dtype = -1,
InputArray mask = noArray());
- 参数一:InputArray类型的src,一般为mat;
- 参数二:InputOutputArray类型的dst,一般为mat,大小与src一样;
- 参数三:double类型的alpha,归一化的最小值,默认值1;
- 参数四:double类型的beta,归一化的最大值,默认值0;
- 参数五:int类型的norm_type,归一化类型,具体查看cv::NormTypes,默认为;
- 参数六:int类型的dtype,默认值-1,负数时,其输出矩阵与src类型相同,否则它和src有同样的通道数,且此时图像深度为CV_MAT_DEPTH。
- 参数七:InputArray类型的mask,可选的操作掩膜,默认值为noArray();
增强图像函数原型
void convertScaleAbs(InputArray src,
OutputArray dst,
double alpha = 1,
double beta = 0);
- 参数一:InputArray类型的src,一般为mat;
- 参数二:OutputArray类型的dst,一般为mat,大小与src一样;
- 参数三:double类型的alpha,归一化的最大值,默认值1;
- 参数四:double类型的beta,归一化的最大值,默认值0;
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Demo源码
void OpenCVManager::testHarris()
{
QString fileName1 =
"E:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/16.jpg";
int width = 400;
int height = 300;
cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());
cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));
cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();
cvui::init(windowName);
cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(srcMat.cols * 2, srcMat.rows * 3),
srcMat.type());
int threshold1 = 200;
int threshold2 = 100;
while(true)
{
windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::Mat mat;
cv::Mat tempMat;
// 原图先copy到左边
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, mat);
{
// 灰度图
cv::Mat grayMat;
cv::cvtColor(srcMat, grayMat, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// copy
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::Mat grayMat2;
cv::cvtColor(grayMat, grayMat2, cv::COLOR_GRAY2BGR);
cv::addWeighted(mat, 0.0f, grayMat2, 1.0f, 0.0f, mat);
// 均值滤波
cv::blur(grayMat, tempMat, cv::Size(3, 3));
cvui::printf(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 20, "threshold1");
cvui::trackbar(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 40, 200, &threshold1, 0, 255);
cvui::printf(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 100, "threshold2");
cvui::trackbar(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 120, 200, &threshold2, 0, 255);
// canny边缘检测
cv::Canny(tempMat, tempMat, threshold1, threshold2);
// copy
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::cvtColor(tempMat, grayMat2, cv::COLOR_GRAY2BGR);
cv::addWeighted(mat, 0.0f, grayMat2, 1.0f, 0.0f, mat);
// harris角点检测
cv::cornerHarris(grayMat, grayMat2, 2, 3, 0.01);
// 归一化与转换
cv::normalize(grayMat2, grayMat2, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_32FC1, cv::Mat());
cv::convertScaleAbs(grayMat2 , grayMat2); //将归一化后的图线性变换成 8U位元符号整
// copy
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::cvtColor(grayMat2, grayMat2, cv::COLOR_GRAY2BGR);
cv::addWeighted(mat, 0.0f, grayMat2, 1.0f, 0.0f, mat);
// harris角点检测
cv::cornerHarris(tempMat, tempMat, 2, 3, 0.01);
// 归一化与转换
cv::normalize(tempMat, tempMat, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_32FC1, cv::Mat());
cv::convertScaleAbs(tempMat , tempMat); //将归一化后的图线性变换成 8U位元符号整
// copy
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::cvtColor(tempMat, tempMat, cv::COLOR_GRAY2BGR);
cv::addWeighted(mat, 0.0f, tempMat, 1.0f, 0.0f, mat);
}
// 更新
cvui::update();
// 显示
cv::imshow(windowName, windowMat);
// esc键退出
if(cv::waitKey(25) == 27)
{
break;
}
}
}
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工程模板:对应版本号v1.54.0
对应版本号v1.54.0
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