角点检测(Corner Detection) cvFindCornerSubPix 使用范例

这段范例包含如何使用函数cvGoodFeaturesToTrack 和cvFindCornerSubPix 来进行角点检测的（Corner Detection）。 我发现cvFindCornerSubPix的范例在网络上比较少， 所以把我的这段程序整理了出来，并给出这个函数最后2个参数的解释，希望对大家有帮助。

注意，cvFindCornerSubPix函数的使用必须是在cvGoodFeaturesToTrack实现基础上的，因为是subpix函数是对于goodfeature函数结果的进一步精确估计。估计的方法参见OReilly.Learning.OpenCV. pp. 319-321。

另外，cvFindCornerSubPix的使用难点是最后的两个参数，第一个，cvSize(-1,-1)表示不忽略corner临近的像素进行精确估计，如果设置成cvSize(1,1)就表示成忽略掉相邻1个像素，再进行精确估计。 原因是出于计算的角度，如果过于考虑相邻的像素，可能不会得出可逆的矩阵。（详见P321）

最后一个参数，对于精确估计，有2个参数可以限制精度：迭代次数（iteration）或者最小精度（epsilon）,可以单一使用，也可以同时使用。在这个例子中，我同时使用了2个。（可以简单理解为，如果达不到epsilon =0.01的时候，就迭代iteration =20次吧，如果10次就达到了0.01，也就不用迭代20次了。）结果和源码如下：

 

代码：

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <stdlib.h>

#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

using namespace std;

//by Huang, Haiqiao 5 Dec. 2009
int main(int argc, char** argv)
{
   cout << "Corner Detection OpenCV!"<<endl;
   char* filename="D://OpenCV_stuff//SampleImages//pattern.bmp";
   IplImage* imgRGB = cvLoadImage(filename);
   IplImage* imgRGB2 = cvLoadImage(filename);
   IplImage* imgGrey = cvLoadImage(filename,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
   
   if (imgGrey==NULL){//image validation
      cout << "No valid image input."<<endl;
      char c=getchar();
      return 1;
   }
   int w=imgGrey->width;
   int h=imgGrey->height;

   IplImage* eig_image = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_32F, 1);
   IplImage* temp_image = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_32F, 1);

   const int MAX_CORNERS = 140;//estimate a corner number
   CvPoint2D32f corners[MAX_CORNERS] = {0};// coordinates of corners
   //CvPoint2D32f* corners = new CvPoint2D32f[ MAX_CORNERS ]; //another method of declaring an array
   int corner_count = MAX_CORNERS;
   double quality_level = 0.1;//threshold for the eigenvalues
   double min_distance = 5;//minimum distance between two corners
   int eig_block_size = 3;//window size
   int use_harris = false;//use 'harris method' or not

   //----------initial guess by cvGoodFeaturesToTrack---------------
   cvGoodFeaturesToTrack(imgGrey,
            eig_image,   // output                 
            temp_image,
            corners,
            &corner_count,
            quality_level,
            min_distance,
            NULL,
            eig_block_size,
            use_harris);


   int r=2; //rectangle size
   int lineWidth=1; // rectangle line width
   //-----draw good feature corners on the original RGB image---------
   for (int i=0;i<corner_count;i++){
      cvRectangle(imgRGB2, cvPoint(corners[i].x-r,corners[i].y-r),
            cvPoint(corners[i].x+r,corners[i].y+r), cvScalar(255,0,0),lineWidth);
   }
   
   int half_win_size=3;//the window size will be 3+1+3=7
   int iteration=20;
   double epislon=0.1;
   cvFindCornerSubPix(
         imgGrey,
         corners,
         corner_count,
         cvSize(half_win_size,half_win_size),
         cvSize(-1,-1),//no ignoring the neighbours of the center corner
         cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,iteration,epislon)
   );

   //------draw subpix corners on another original RGB image------------
   for (int i=0;i<corner_count;i++){
      cvRectangle(imgRGB, cvPoint(corners[i].x-r,corners[i].y-r),
            cvPoint(corners[i].x+r,corners[i].y+r), cvScalar(0,0,255),lineWidth);
   }
   
   //to display a coordinate of the third corner
   cout<<"x="<<corners[2].x;
   cout<<",y="<<corners[2].y<<endl;

   cvNamedWindow("cvFindCornerSubPix", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
   cvShowImage( "cvFindCornerSubPix", imgRGB );
   cvNamedWindow("cvGoodFeaturesToTrack", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
   cvShowImage( "cvGoodFeaturesToTrack", imgRGB2 );
   

   cvWaitKey(0);
   cvReleaseImage(&imgGrey);
   cvReleaseImage(&imgRGB);
   cvReleaseImage(&imgRGB2);
   cvDestroyWindow("cvGoodFeaturesToTrack");
   cvDestroyWindow("cvFindCornerSubPix");

   //char c=getchar();
   return 0;
}

转载自：
http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?t=8777