OpenCV中feature2D学习——亚像素级角点检测（cornerSubPix）
概述
除了利用Harris进行角点检测和利用Shi-Tomasi方法进行角点检测外，还可以使用cornerEigenValsAndVecs()函数和cornerMinEigenVal()函数自定义角点检测函数。如果对角点的精度有更高的要求，可以用cornerSubPix()函数将角点定位到子像素，从而取得亚像素级别的角点检测效果。
cornerSubPix()函数
（1）函数原型
cornerSubPix()函数在角点检测中精确化角点位置，其函数原型如下：
C++: void cornerSubPix(InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria);
C: void cvFindCornerSubPix(const CvArr* image, CvPoint2D32f* corners, int count, CvSize win, CvSize zero_zone, CvTermCriteria criteria);
（2）函数参数
函数参数说明如下：
image：输入图像
corners：输入角点的初始坐标以及精准化后的坐标用于输出。
winSize：搜索窗口边长的一半，例如如果winSize=Size(5,5)，则一个大小为
的搜索窗口将被使用。
zeroZone：搜索区域中间的dead region边长的一半，有时用于避免自相关矩阵的奇异性。如果值设为(-1,-1)则表示没有这个区域。
criteria：角点精准化迭代过程的终止条件。也就是当迭代次数超过criteria.maxCount，或者角点位置变化小于criteria.epsilon时，停止迭代过程。
代码示例
代码示例基于goodFeaturesToTrack()检测出来的角点，使用cornerSubPix()函数将角点位置精确到亚像素级精度。
/**
* @使用cornerSubPix()函数在goodFeaturesToTrack()的角点检测基础上将角点位置精确到亚像素级别
* @author holybin
*/
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
/// 全局变量
Mat src, srcGray;
int maxCorners = 10; //角点个数的最大值
int maxCornersThresh = 20; //角点个数最大值的上限（滑动条范围0-20）
char* detectWindow = "detection";
char* refineWindow = "refinement";
/// 角点精准化函数声明
void doCornerRefinement( int, void* );
int main( int argc, char** argv )
{
/// 载入图像并灰度化
src = imread( "D:\\opencv_pic\\house_small.jpg", 1 );
cvtColor( src, srcGray, CV_BGR2GRAY );
/// 创建显示窗口以及滑动条
namedWindow( detectWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
createTrackbar( "max num:", detectWindow, &maxCorners, maxCornersThresh, doCornerRefinement );
imshow( detectWindow, src );
doCornerRefinement( 0, 0 );
waitKey(0);
return(0);
}
/// 使用Shi-Tomasi方法检测角点，再对角点位置进行精准化
void doCornerRefinement( int, void* )
{
if( maxCorners < 1 )
maxCorners = 1;
/// Shi-Tomasi的参数设置
vector corners;
double qualityLevel = 0.01;
double minDistance = 10;
int blockSize = 3;
bool useHarrisDetector = false; //不使用Harris检测算法
double k = 0.04;
/// 深度拷贝原图像用于绘制角点
Mat detectSrcCopy = src.clone();
Mat refineSrcCopy = src.clone();
/// 应用Shi-Tomasi角点检测算法
goodFeaturesToTrack( srcGray,
corners,
maxCorners,
qualityLevel,
minDistance,
Mat(), //未选择感兴趣区域
blockSize,
useHarrisDetector,
k );
/// 当maxCorners的值较小时，以下两个值基本是一样的；
/// 当maxCorners的值较大时，实际检测到的角点数目有可能小于maxCorners，以下两个值不一样。
cout<<"* detected corners : "< 实验结果：
