哈里斯检测器结果在matlab和opencv中的关系答案

【问题标题】：relation between harris detector results in matlab and opencv哈里斯检测器结果在matlab和opencv中的关系
【发布时间】：2016-04-12 12:48:42
【问题描述】：

我正在使用哈里斯检测器进行角点特征检测。我使用以下代码在matlab中编写了程序检测图像中的特征来检测哈里斯特征

corners = detectHarrisFeatures(img, 'MinQuality', 0.0001); 
S = corners.selectStrongest(100);

然后我将所有程序从 matlab 转移到 opencv

我使用以下代码检测哈里斯角点

int thresh = 70;

for( int j = 0; j < dst_norm.rows && cont < 100; j++ )
{  
    for( int i = 0; i < dst_norm.cols && cont < 100; i++ )
    {
        if((int) dst_norm.at<float>(j, i) > thresh )
        {                        
            S.at<int>(cont, 0) = i;
            S.at<int>(cont, 1) = j;
            I.at<int>(cont, 0) = i;
            I.at<int>(cont, 1) = j;

            cont = cont + 1;                            
        }
    }
}

两个程序中提取的区域不同，我发现 harris 在 matlab 中检测到的角点与 harris 在 opencv 中检测到的角点不同。

如何使两个程序检测到的角点相同？

【问题讨论】：

标签： matlab opencv image-processing computer-vision matlab-cvst

【解决方案1】：

dst_norm 是 Harris 角度量值的数组吗？在这种情况下，您选择角度量高于阈值的前 100 个像素，这是不正确的。

在您的 MATLAB 代码中，detectHarrisFeatures 查找角度量的局部最大值点。然后selectStrongest 方法选择 100 个具有最高度量的点。所以，首先你必须找到局部最大值。然后你必须对它们进行排序，并获得前 100 名。

即使那样，结果也不会完全相同，因为detectHarrisFeatures 使用插值以亚像素精度定位角点。

【讨论】：