xw20084898
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精确检测角点函数cvFindCornerSubPix的demo

转载自：http://blog.csdn.net/moc062066/article/details/6634961

cvFindCornerSubPix利用cvGoodFeaturesToTrack检测出来的角点的基础上，能够将角点位置精确到亚像素级精度。

cvGoodFeaturesToTrack的使用可以参考这里。

[cpp]  view plain copy
  1. //cvFindCornersSubPix_demo.cpp  
  2. //http://blog.csdn.net/moc062066  
  3. //2011.07.26  
  4.   
  5. #include <stdio.h>  
  6. #include <cv.h>  
  7. #include <cxcore.h>  
  8. #include <highgui.h>  
  9.   
  10.   
  11. #pragma comment(lib, "opencv_core220d.lib")  
  12. #pragma comment(lib, "opencv_highgui220d.lib")  
  13. #pragma comment(lib, "opencv_imgproc220d.lib")  
  14.   
  15.   
  16.   
  17. int main(int argc, char** argv)  
  18. {  
  19.     FILE* fp = fopen("d:\\result.txt","w+" ) ;  
  20.     const char* filename = "D:\\mochen_WIN32\\opencv\\CH10\\one_way_train_0001.jpg" ;  
  21.     //const char* windowname = "http://blog.csdn.net/moc062066" ;  
  22.   
  23.     //img AND img_copy is the same,use to draw different result   
  24.     IplImage* img = cvLoadImage(filename,CV_LOAD_IMAGE_COLOR );  
  25.     IplImage* img_copy = cvCloneImage( img ) ;//a copy of img  
  26.     IplImage* img_gray = cvCreateImage(cvGetSize( img ),IPL_DEPTH_8U, 1) ;  
  27.     IplImage* eig_image = cvCreateImage(cvGetSize( img ),IPL_DEPTH_32F, 1);  
  28.     IplImage* temp_image = cvCloneImage( eig_image ) ;  
  29.   
  30.     cvCvtColor(img,img_gray,CV_BGR2GRAY);  
  31.   
  32.     const int MAX_CORNERS = 1000 ;  
  33.     CvPoint2D32f* corners = new CvPoint2D32f[ MAX_CORNERS ];  
  34.     int corner_count = MAX_CORNERS;  
  35.     double quality_level = 0.1; //OR 0.01  
  36.     double min_distance = 5;  
  37.   
  38.     cvGoodFeaturesToTrack(  
  39.         img_gray,  
  40.         eig_image,           
  41.         temp_image,  
  42.         corners,  
  43.         &corner_count,  
  44.         quality_level,  
  45.         min_distance  
  46.     );  
  47.   
  48.     //draw corners from cvGoodFeaturesToTrack on "img"  
  49.     for (int i = 0 ; i < corner_count ; ++i){  
  50.         cvLine(   
  51.             img,  
  52.             cvPoint(corners[i].x,corners[i].y) ,  
  53.             cvPoint(corners[i].x,corners[i].y),  
  54.             CV_RGB(255,0,0),  
  55.             5  
  56.         );  
  57.         fprintf(fp,"\t%f\t%f\n",corners[i].x,corners[i].y) ;  
  58.     }  
  59.       
  60.     fprintf(fp,"\n\n\n\n\n") ;  
  61.   
  62.     int half_win_size = 3;//the window size will be 3+1+3=7  
  63.     int iteration = 20;  
  64.     double epislon = 0.1;  
  65.   
  66.     cvFindCornerSubPix(  
  67.         img_gray,  
  68.         corners,  
  69.         corner_count,  
  70.         cvSize(half_win_size,half_win_size),  
  71.         cvSize(-1,-1),//no ignoring the neighbours of the center corner  
  72.         cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,iteration,epislon)  
  73.         );  
  74.   
  75.     //draw subpix corners on "img_copy"  
  76.     for (int i=0;i<corner_count;i++){  
  77.         cvLine(   
  78.             img_copy,  
  79.             cvPoint(corners[i].x,corners[i].y) ,  
  80.             cvPoint(corners[i].x,corners[i].y),  
  81.             CV_RGB(255,0,0),  
  82.             5  
  83.         );  
  84.         fprintf(fp,"\t%f\t%f\n",corners[i].x,corners[i].y) ;  
  85.     }  
  86.   
  87.     cvNamedWindow("cvFindCornerSubPix", CV_WINDOW_AUTOSIZE );  
  88.     cvShowImage( "cvFindCornerSubPix", img );  
  89.     cvNamedWindow("cvGoodFeaturesToTrack", CV_WINDOW_AUTOSIZE );  
  90.     cvShowImage( "cvGoodFeaturesToTrack", img_copy );  
  91.   
  92.   
  93.     cvWaitKey(0);  
  94.   
  95.     cvReleaseImage(&img_gray);  
  96.     cvReleaseImage(&img);  
  97.     cvReleaseImage(&img_copy);  
  98.     cvDestroyWindow("cvGoodFeaturesToTrack");  
  99.     cvDestroyWindow("cvFindCornerSubPix");  
  100.   
  101.     return 0;  
  102. }  

结果：

精确检测角点函数cvFindCornerSubPix的demo_第1张图片



还可以看看具体的位置差别：

[cpp]  view plain copy
  1. 226 177     223.979004  177.954727  
  2. 246 457     246.342575  458.441925  
  3. 206 217     205.988937  217.017212  
  4. 63  233     61.92979    231.779572  
  5. 59  239     57.358231   237.760956  
  6. 476 127     476.999207  126.51577  
  7. 244 230     244.378113  231.000763  
  8. 329 261     328.071289  261.544617  
  9. 41  253     39.679108   251.516586  
  10. 449 206     450.561768  205.385559  
  11. 298 116     297.48111   115.146233  
  12. 57  249     58.309151   250.528427  
  13. 65  259     63.784649   257.482605  
  14. 56  233     57.358143   231.902939  
  15. 480 265     481.90155   264.144104  
  16. 40  266     39.356575   265.407654  
  17. 282 151     280.037598  152.058228  
  18. 37  247     37.105995   245.344711  
  19. 391 103     393.433319  101.992729  
  20. 242 141     242.607422  141.100433  
  21. 186 258     187.336563  257.453247  
  22. 374 279     373.053436  277.157898  
  23. 55  259     53.271538   257.877075  
  24. 69  242     69.2658 244.048813  
  25. 260 67      259.071808  67.505707  
  26. 50  252     49.351063   250.887909  
  27. 356 323     355.215271  323.20282  
  28. 37  260     37.986225   258.311005  
  29. 336 127     337.292725  126.324081  
  30. 320 163     320.452179  163.841644  
  31. 305 203     303.238556  204.069641  
  32. 51  267     49.322056   265.451752  
  33. 46  246     44.387882   244.464386  
  34. 423 150     421.249329  150.734589  
  35. 64  245     62.19445    243.746231  
  36. 50  239     48.513313   238.295792  
  37. 365 60      366.504028  59.652817  
  38. 189 209     187.248123  209.612976  
  39. 60  266     59.270794   265.092224  
  40. 262 191     262.622223  190.768219  
  41. 288 5       287.563843  4.65015  
  42. 70  252     69.444695   249.886948  
  43. 421 293     419.476837  293.755798  
  44. 389 233     389.720612  233.096863  
  45. 510 178     508.495789  178.653564  
  46. 513 327     513.642883  326.605164  
  47. 285 246     285.041473  245.707077  
  48. 42  243     44.218742   244.554565  
  49. 74  271     74.592758   271.931274  
  50. 265 290     266.595428  289.260986  
  51. 45  259     43.965206   258.221985  
  52. 445 81      446.234833  80.587486  
  53. 262 105     260.089722  105.417213  
  54. 38  238     39.463673   239.081985  
  55. 179 477     178.42366   478.361267  
  56. 294 349     292.825348  349.096405  
  57. 291 43      291.821869  42.637604  
  58. 277 72      277.381744  72.414444  
  59. 466 309     466.518738  310.26712  
  60. 310 306     309.965088  305.939087  
  61. 361 178     362.592712  177.057404  
  62. 69  265     68.396118   264.394745  
  63. 65  271     64.174408   272.556793  
  64. 226 274     225.409454  272.912567  
  65. 346 219     345.795349  218.329971  
  66. 464 163     464.552094  164.572495  
  67. 70  237     70.615662   236.817734  
  68. 74  298     74.548515   296.672241  
  69. 402 340     402.264862  340.515778  
  70. 435 247     435.498627  248.511307  
  71. 68  306     68.562714   305.116577  
  72. 528 279     528.224304  279.99704  
  73. 60  256     58.378197   257.673218  
  74. 451 357     449.710205  357.786896  
  75. 226 134     224.146622  134.863815  
  76. 406 190     406.038696  190.735214  
  77. 312 82      313.823181  81.432472  
  78. 337 366     337.767242  366.91449  
  79. 432 402     432.503906  403.237396  
  80. 34  235     35.783943   233.398193  
  81. 72  333     72  333  
  82. 63  227     62.944881   225.204498  
  83. 72  303     72.011215   304.445038  
  84. 497 373     497.65799   374.472382  
  85. 210 313     208.663559  313.423889  
  86. 387 385     385.418671  385.524963  
  87. 39  272     39  272  
  88. 68  300     68  300  
  89. 573 294     573.499817  295.692657  
  90. 68  319     69.112984   318.079987  
  91. 72  312     72.112968   310.587891  
  92. 170 295     170.060715  296.296753  
  93. 378 137     378.369995  137.953888  
  94. 61  335     60.104778   334.017151  
  95. 40  228     40.901752   226.912415  
  96. 66  311     66.144821   311.928802  
  97. 434 112     434.703094  113.567688  
  98. 353 92      352.966858  91.11277  
  99. 53  327     53.927685   328.156189  
  100. 56  227     57.43726    225.764465  
  101. 72  323     74.141632   323.789276  
  102. 277 424     277 424  
  103. 58  307     57.944839   307.864197  
  104. 58  329     58.423988   327.466278  
  105. 294 458     295.407806  459.466583  
  106. 50  259     49.397194   258.418549  
  107. 60  302     60  302  
  108. 47  234     47.988354   232.771988  
  109. 330 52      329.634888  50.872742  
  110. 48  227     50.580132   226.629684  
  111. 293 429     291.427155  427.723633  
  112. 61  319     60.054024   320.291595  
  113. 279 6       279.202332  4.682604  
  114. 55  264     54.053097   265.40564  
  115. 55  243     53.70647    243.994568  
  116. 152 288     151.368958  288.24527  
  117. 70  338     68.620132   339.708984  
  118. 561 154     562.112 153.836777  
  119. 298 467     296.016693  465.889954  
  120. 129 144     130.049789  143.166763  
  121. 542 237     541.159363  235.351898  
  122. 248 329     248.618698  330.610992  
  123. 559 343     559.828735  342.710571  
  124. 169 252     168.375534  250.124008  
  125. 494 221     495.947693  220.213699  
  126. 528 105     528.884766  104.912086  
  127. 73  318     73.327011   317.454468  
  128. 145 477     145 477  
  129. 48  272     49.243771   273.165466  
  130. 58  343     59.737438   341.331635  
  131. 552 192     552.329285  193.175949  
  132. 587 250     585.283508  251.023361  
  133. 521 139     519.62085   139.533493  
  134. 188 376     188 376  
  135. 161 477     160.223663  478.555725  
  136. 286 438     287.129913  439.437408  
  137. 528 435     528.64801   436.565552  
  138. 53  304     53  304  
  139. 64  327     64.307709   326.131226  
  140. 206 173     205.530167  172.02626  
  141. 53  321     52.927059   322.150146  
  142. 290 453     289.464203  451.641998  
  143. 283 425     284.591217  425.801331  
  144. 59  272     59.303421   272.722107  
  145. 2   195     0.55171 194.967331  
  146. 594 209     595.181274  208.285736  
  147. 50  309     50.056606   310.088776  
  148. 594 301     594.44751   302.387329  
  149. 110 465     112.678375  464.216278  
  150. 105 301     105.904839  299.43158  
  151. 58  313     59.005356   313.973969  
  152. 580 351     581.15625   350.483337  
  153. 65  347     64.425552   348.0896  
  154. 284 368     285.773041  367.813232  
  155. 242 102     241.573944  100.385773  
  156. 543 391     544.625549  390.523132  
  157. 54  272     53.65321    272.630188  
  158. 120 477     120 477  
  159. 65  339     63.423409   340.927551  
  160. 489 94      488.384949  92.754433  
  161. 65  332     63.918072   333.602203  
  162. 26  266     25.558767   264.518463  
  163. 291 401     289.508911  400.552765  
  164. 141 433     141 433  
  165. 161 434     161.566635  432.378479  
  166. 143 427     144.209717  424.16922  
  167. 144 453     146.34552   450.987305  
  168. 50  315     49.960327   316.33371  
  169. 65  207     66.250748   207.832001  
  170. 158 407     158 407  
  171. 282 461     283.567688  460.905243  
  172. 53  337     54.0564 334.985413  
  173. 638 291     638.365051  291.364532  
  174. 34  477     32.855476   478.484039  
  175. 162 413     162 413  
  176. 274 40      274.129211  38.520088  
  177. 41  277     41  277  
  178. 407 71      406.617126  70.229546  
  179. 95  477     95.162102   478.559387  
  180. 133 477     133 477  
  181. 225 390     226.661194  389.679596  
  182. 603 169     603.631226  168.46019  
  183. 146 467     144.850479  464.238312  
  184. 174 383     174.595169  382.531189  
  185. 112 325     111.867439  326.299652  
  186. 194 388     194 388  
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  225. 143 438     143 438  
  226. 610 133     611.076111  132.721558  
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  235. 183 393     182.582108  392.361359  
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  257. 185 427     185 427  
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  260. 118 461     116.281197  461.59375  
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  279. 194 407     192.251038  405.181671  
  280. 144 303     144.42923   301.771515  
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  282. 88  458     88  458  
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  287. 169 411     169 411  
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  291. 109 423     108.082031  422.247162  
  292. 115 417     113.579552  416.254883  
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  301. 36  277     36  277  
  302. 52  344     54.155262   342.375519  
  303. 119 221     119 221  
  304. 155 473     155 473  
  305. 22  254     22  254  
  306. 70  469     68.035934   469.233368  
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  366. 122 457     121.275467  454.710907  
  367. 88  298     88  298  
  368. 171 316     169.500443  317.163361  
  369. 130 415     130 415  
  370. 225 340     225 340  
  371. 84  254     83.076866   256.995026  
  372. 103 145     103 145  
  373. 221 361     221 361  

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    功能概述微信群查找与筛选工具是一款专为微信用户设计的辅助工具，它通过关键词搜索功能，帮助用户快速找到相关的微信群，并提供筛选是否需要验证的群组的功能。主要功能关键词搜索：用户可以输入关键词，工具将自动查找包含该关键词的微信群。筛选功能：工具提供筛选机制，用户可以选择是否只显示需要验证或不需要验证的群组。精准引流：通过上述功能，用户可以更精准地找到目标群组，进行有效的引流操作。3.设备需求该工具可以
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    昨天听了华中师范大学教育管理学系副教授张玲老师的《哪里才是学生心理健康的最后庇护所，超越教育与技术的思考》的讲座。今天又重新学习了一遍，收获匪浅。张玲博士也注意到了当今社会上的孩子由于心理问题导致的自残、自杀及伤害他人等恶性事件。她向我们普及了一个重要的命题，她说心理健康的一些基本命题，我们与我们通常的一些教育命题是不同的，她还举了几个例子，让我们明白我们原来以为的健康并非心理学上的健康。比如如果
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    在C++中，iostream和C语言的stdio.h都是用于处理输入输出的库，但它们在设计、用法和功能上有许多不同。以下是两者的区别和联系：区别1.编程风格iostream（C++风格）：C++标准库中的输入输出流类库，支持面向对象的输入输出操作。典型用法是cin（输入）和cout（输出），使用>操作符来处理数据。更加类型安全，支持用户自定义类型的输入输出。#includeintmain(){in
  • 瑶池防线 谜影梦蝶
    冥华虽然逃过了影梦的军队，但他是一个忠臣，他选择上报战况。败给影梦后成逃兵，高层亡尔还活着，七重天失守......随便一条，即可处死冥华。冥华自然是知道以仙界高层的习性此信一发自己必死无疑，但他还选择上报实情，因为责任。同样此信送到仙宫后，知道此事的人，大多数人都认定冥华要完了，所以上到仙界高层，下到扫大街的，包括冥华自己，全都准备好迎接冥华之死。如果仙界现在还属于两方之争的话，冥华必死无疑。然而
  • 爬山后遗症 璃绛
    爬山，攀登，一步一步走向制高点，是一种挑战。成功抵达是一种无法言语的快乐，在山顶吹吹风，看看风景，这是从未有过的体验。然而，爬山一时爽，下山腿打颤，颠簸的路，一路向下走，腿部力量不够，走起来抖到不行，停不下来了！第二天必定腿疼，浑身酸痛，坐立难安！
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    前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。 一、枚举 1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
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  • 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle函数单表查询
        创建数据库;       --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));       创建bloguser表,里面有三个字段     &nbs
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    Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。 这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成  
  • 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
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  • java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 bylijinnan java
    public class OcuppyMoreThanHalf { /** * Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 * two solutions: * 1.O(n) * see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性 * 2.O(nlogn) * 排序。中间
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    系统参数 cat /proc/cpuinfo  cpu相关参数 cat /proc/meminfo 内存相关参数 cat /proc/loadavg 负载情况 性能参数 1）top M：按内存使用排序 P：按CPU占用排序 1：显示各CPU的使用情况 k：kill进程 o：更多排序规则 回车：刷新数据 2）ulimit ulimit -a：显示本用户的系统限制参
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    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他