用代码解析MFC和OpenCV如何实现角点检测-创新互联

小编这次要给大家分享的是用代码解析MFC和OpenCV如何实现角点检测，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

// 角点检测 
// 根据《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》
 
#define max_corners 200;     // 限定的大角点数
 
IplImage* srcImage = 0;     // 待处理的源图像
IplImage* ImageShow = 0;     // 存储显示带角点的图像
IplImage* grayImage = 0;     // 原始图像转换成的灰阶图像
IplImage* corners1 = 0;     // 临时图像
IplImage* corners2 = 0;     // 临时图像
 
int cornerCount0 = max_corners;
int cornerCount;       // 实际测得角点数
int qualityLevel = 0;      // 最小质量因子
int minDistance = 15;      // 角点最小距离
CvScalar color = CV_RGB(255,0,0);   // 绘图颜色
CvPoint2D32f corners[200];     // 角点坐标
CvRect ROI_rect;       // 测试范围
char chek_area_state = 0;     // 鼠标状态
 
void re_find_corners(int)     // 滑动条响应函数
{
 int i,x,y,xl,yu,xr,yd,k;
 int radius = 5;
 int thickness = 1;
 double quality_level = (double) qualityLevel / 100 + 0.02;
 double min_distance = (double) minDistance;
 
 cornerCount=cornerCount0;    // 设置大角点数
 cvGoodFeaturesToTrack(grayImage,  // 角点检测
 corners1,corners2,corners,&cornerCount,
 quality_level,min_distance,NULL);
 
 if (cornerCount>0) {     // 测到角点
 xl=ROI_rect.x;  yu=ROI_rect.y; // 设置初始测试范围
 xr=ROI_rect.x+ROI_rect.width;
 yd=ROI_rect.y+ROI_rect.height;
 cvCopy(srcImage,ImageShow);   // 恢复源图像
 for (i=0,k=0;inChannels>1) {    // 原图为真彩色图像==3
 srcImage = cvCloneImage(workImg);
 }
 else {         // 原图为灰阶图像
 srcImage = cvCreateImage(cvGetSize(workImg),IPL_DEPTH_8U,3);
 cvCvtColor(workImg,srcImage,CV_GRAY2BGR);
 }
 cvFlip(srcImage);
 
 grayImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_8U,1);
 cvCvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY); // 转换为灰阶图像
 ImageShow = cvCloneImage(srcImage);
 
 ROI_rect.x =0;
 ROI_rect.y =0;
 ROI_rect.width = grayImage->width;
 ROI_rect.height = grayImage->height;
 
 corners1 = cvCreateImage(cvGetSize(grayImage),IPL_DEPTH_32F,1);
 corners2 = cvCreateImage(cvGetSize(grayImage),IPL_DEPTH_32F,1);
 
 cvNamedWindow("image",0);    // 设置显示窗口
 cvResizeWindow("image",325,350);  // 改变窗口尺寸
 
 cvCreateTrackbar("角点最小距离", "image", // 设置距离滑动条
 &minDistance, 200,re_find_corners);
 cvCreateTrackbar("最小质量因子","image", // 设置质量滑动条
 &qualityLevel,100,re_find_corners);
 
 re_find_corners(0);      // 角点检测
 
 cvSetMouseCallback("image",on_mouse2,0); // 设置鼠标响应函数
 
 cvWaitKey(0);       // 等待键输入
 
 cvDestroyWindow( "image" );    // 关闭窗口
 
 cvReleaseImage(&srcImage);    // 释放图像存储单元
 cvReleaseImage(&grayImage);
 cvReleaseImage(&corners1);
 cvReleaseImage(&corners2);
 
 cvFlip(ImageShow);
 m_dibFlag=imageReplace(ImageShow,&workImg); // 输出检测结果
 
 m_ImageType=-2;
 Invalidate();
}

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