改进harris角点检测器的结果

Question

我一直在阅读有关特征检测的信息，并想尝试使用 harris 角检测器。我意识到这是通过调用来实现的

void cornerHarris(InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, double k, int borderType=BORDER_DEFAULT )

其中 dst 是包含每个像素角强度的浮点图像。

我想看到它起作用，所以我想将它应用到下图：

产生的结果是这样的：

如您所知，结果并不好。在我看来，它只是拾取了噪音，甚至没有检测到主要角落。

这是我用来在图像上打印角的代码，我使用阈值并为阈值设置任意值。

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{

Mat img, dst, threshed;
img = imread("c:\\laptop.jpg",0);

dst = Mat::zeros(img.size(), CV_32FC1);

cornerHarris(img, dst, 2, 3, 0.04, BORDER_DEFAULT);



threshold(dst, threshed, 0.00001, 255, THRESH_BINARY_INV);

namedWindow("meh", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("meh", threshed);
//imwrite("harris.jpg", threshed);
waitKey(0);

return 0;

If I reduce threshold the result is white with just a few black dots (detections) Increasing threshold just produces a more noisy like image.

我错过了什么吗？如何提高此功能的质量？

谢谢

Answer 1

您可以尝试goodFeaturesToTrack 函数。它建立在 Harris 角点检测器之上，但过滤了我们的噪声并仅返回强角点。