OpenCV在C++中的角點檢測實踐

OpenCV（開源計算機視覺庫）是一個用于處理圖像和視頻的開源庫

1. 首先，確保已經安裝了OpenCV庫。如果還沒有安裝，可以從官方網站下載并安裝：https://opencv.org/releases/

2. 創建一個新的C++項目，并包含以下頭文件：

#include<iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

3. 在主函數中，編寫以下代碼來實現角點檢測：

int main() {
    // 讀取圖像
    cv::Mat image = cv::imread("path_to_your_image.jpg");

    // 創建一個灰度圖像
    cv::Mat gray_image;
    cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 應用高斯模糊以平滑圖像
    cv::Mat blurred_image;
    cv::GaussianBlur(gray_image, blurred_image, cv::Size(5, 5), 0);

    // 初始化角點檢測器
    int blockSize = 2;
    int apertureSize = 3;
    double k = 0.04;
    cv::Mat corner_response;

    // 計算Harris角點檢測器的響應
    cv::cornerHarris(blurred_image, corner_response, blockSize, apertureSize, k);

    // 設置閾值以獲取最佳角點
    double threshold = 0.01 * cv::mean(corner_response)[0];

    // 在原始圖像上標記角點
    for (int i = 0; i< corner_response.rows; ++i) {
        for (int j = 0; j< corner_response.cols; ++j) {
            if (corner_response.at<float>(i, j) > threshold) {
                cv::circle(image, cv::Point(j, i), 4, cv::Scalar(0, 255, 0), 1);
            }
        }
    }

    // 顯示結果
    cv::namedWindow("Corner Detection", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    cv::imshow("Corner Detection", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

4. 將path_to_your_image.jpg替換為要進行角點檢測的圖像文件路徑。

5. 編譯并運行程序。程序將顯示一個窗口，其中包含標記了角點的圖像。

這個例子使用了Harris角點檢測器。除此之外，OpenCV還提供了其他角點檢測算法，如Shi-Tomasi、FAST等。你可以根據需求選擇合適的算法。