OpenCV3 亚像素角点检测：cornerSubPix()

前言：cv::goodFeaturesToTrack()提取到的角点只能达到像素级别【OpenCV3 角点检测：goodFeaturesToTrack()】，在很多情况下并不能满足实际的需求，这时，我们则需要使用cv::cornerSubPix()对检测到的角点作进一步的优化计算，可使角点的精度达到亚像素级别。

函数原型：

	void cv::cornerSubPix(
		cv::InputArray image, // 输入图像
		cv::InputOutputArray corners, // 角点（既作为输入也作为输出）
		cv::Size winSize, // 区域大小为 NXN; N=(winSize*2+1)
		cv::Size zeroZone, // 类似于winSize，但是总具有较小的范围，Size(-1,-1)表示忽略
		cv::TermCriteria criteria // 停止优化的标准
	);

参数解析：

第一个参数是输入图像，和cv::goodFeaturesToTrack()中的输入图像是同一个图像。
第二个参数是检测到的角点，即是输入也是输出。

第三个参数是计算亚像素角点时考虑的区域的大小，大小为NXN; N=(winSize*2+1)。

第四个参数作用类似于winSize，但是总是具有较小的范围，通常忽略（即Size(-1, -1)）。

第五个参数用于表示计算亚像素时停止迭代的标准，可选的值有cv::TermCriteria::MAX_ITER 、cv::TermCriteria::EPS（可以是两者其一，或两者均选），
前者表示迭代次数达到了最大次数时停止，后者表示角点位置变化的最小值已经达到最小时停止迭代。二者均使用cv::TermCriteria()构造函数进行指定。

程序示例：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

int main()
{
	cv::Mat image_color = cv::imread("house.jpg", 1);
 
	//用于绘制亚像素角点
	cv::Mat image_copy = image_color.clone();
	//使用灰度图像进行角点检测
	cv::Mat image_gray;
	cv::cvtColor(image_color, image_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
 
	//设置角点检测参数
	std::vector corners;
	int max_corners = 100;
	double quality_level = 0.01;
	double min_distance = 10;
	int block_size = 3;
	bool use_harris = false;
	double k = 0.04;
 
	//角点检测
	cv::goodFeaturesToTrack(image_gray,
		corners,
		max_corners,
		quality_level,
		min_distance,
		cv::Mat(),
		block_size,
		use_harris,
		k);
 
	//将检测到的角点绘制到原图上
	for (int i = 0; i < corners.size(); i++)
	{
		cv::circle(image_color, corners[i], 5, cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	}
 
	//指定亚像素计算迭代标注
	cv::TermCriteria criteria = cv::TermCriteria(
					cv::TermCriteria::MAX_ITER + cv::TermCriteria::EPS,
					40,
					0.01);
 
	//亚像素检测
	cv::cornerSubPix(image_gray, corners, cv::Size(5, 5), cv::Size(-1, -1), criteria);
 
	//将检测到的亚像素角点绘制到原图上
	for (int i = 0; i < corners.size(); i++)
	{
		cv::circle(image_copy, corners[i], 5, cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
	}
 
	cv::imshow("corner", image_color);
	cv::imshow("sub pixel corner", image_copy);
 
	cv::imwrite("corner.jpg", image_color);
	cv::imwrite("corner_sub.jpg", image_copy);

	cv::waitKey(0);
	return 0;
}