OpenCv-C++-自定义角点检测器（shi-tomashi自定义）

前面学过了自定义角点检测器（Harris），现在学习tomasi自定义角点检测，总体上来说tomasi的代码计算量比较harris少，具体步骤跟harris自定义角点检测类似，主要少了"计算响应"（在博客自定义角点检测器（harris自定义）的代码注释里）的那一步，主要使用cornerMinEigenVal（）函数来计算最小特征值。
参考：https://blog.csdn.net/u014310328/article/details/46434321
cornerMinEigenVal（）
作用：计算梯度矩阵的最小特征值用于角点检测。
形式：void cornerMinEigenVal(InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize=3, int borderType=BORDER_DEFAULT )；
参数：
src：输入单通道8位或浮点图像；
dst：用来存储最小特征值的图像；它有src相同的大小和类型为CV_32FC1；
blockSize：领域尺寸；一般取3
ksize：Sobel()算子的孔径参数；一般取3，5，7
borderType：像素外推方式；

现在放上代码：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src, gray_src;
Mat tomasi_res;

//存储图像中的最大值和最小值
double tomasi_min;
double tomasi_max;

//计算百分比,拖动TrackBar
int current_value = 30;
int max_value = 100;

const char* output_title = "custom tomasi corner title";
void custom_tomasi_corner(int, void*);
int main(int argc, char** argv)
{
	src = imread("D:/test/大厦.jpg");
	if (!src.data)
	{
		cout << "the image could not found..." << endl;
		return -1;
	}
	cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
	tomasi_res = Mat::zeros(src.size(), CV_32FC1);
	
	imshow("input title", src);
	//计算最小特征值
	int blocksize = 3;
	int ksize = 3;
	cornerMinEigenVal(gray_src, tomasi_res, blocksize, ksize, BORDER_DEFAULT);

	minMaxLoc(tomasi_res, &tomasi_min, &tomasi_max, 0, 0, Mat());
	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	createTrackbar("tomasi-bar", output_title, &current_value, max_value, custom_tomasi_corner);
	custom_tomasi_corner(0, 0);
	waitKey(0);
	return 0;

}

void custom_tomasi_corner(int, void *)
{

	if (current_value < 10)
	{
		current_value = 10;
	}
	Mat resultImg = src.clone();
	float t = tomasi_min + (((double)current_value) / max_value)*(tomasi_max - tomasi_min);
	for (int row = 0; row < src.rows; row++) 
	{
		for (int col = 0; col < src.cols; col++) 
		{
			float v = tomasi_res.at<float>(row, col);
			if (v > t)
			{
				circle(resultImg, Point(col, row), 2, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
			}
		}

	}
	imshow(output_title, resultImg);
}

运行结果:
原图：

结果图（值=30）：

值=11：

与上一篇博客的运行结果做比较，tomasi的反应速度较快，不容易出现窗口崩溃的情况，但tomasi的计算结果比较低，同是值=30，但harris的角点检测数远远大于tomasi的检点检测数。