Opencv java 角点检测 preCornerDetect（15）

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-12-10 10:19 160阅读 0赞

之前我们讲过一节的角点检测，是用的cornerHarris 这个方法，今天我们介绍另外的一种方法preCornerDetect 进行角点检测

# 效果 #

首先我们看一下角点检测的效果:

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# 代码 #

那么代码上应该如何实现：

try {
    			ResourceBundle bundle = ResourceBundle.getBundle("opencv");
    			String opencvDllName = bundle.getString("opencv.dllpath");
    			System.load(opencvDllName);
    		} catch (Exception e) {
    			e.printStackTrace();
    		}
    		long startTime=System.currentTimeMillis();
    		
    		
    		String filename = "D:\\360MoveData\\Users\\lxn\\Desktop\\opencvtest\\cph.png";
    		Mat src = Imgcodecs.imread(filename);// 加载需要被蒙太奇的图片，原图
    		
    		Mat gray = new Mat();
    		Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    		Mat dst = new Mat(gray.size(), CvType.CV_32F);
    		// 焦点检测
    		Imgproc.preCornerDetect(gray, dst, 3);
    		for (int i = 0; i < dst.rows(); i++) {
    			for (int j = 0; j < dst.cols(); j++) {
    				float[] floats = new float[1];
    				dst.get(i, j, floats);
    				if (floats[0] > 0.001) {
    					Imgproc.circle(src, new Point(j, i), 5, new Scalar(255, 0, 255));
    				}
    			}
    		}
    		long endTime=System.currentTimeMillis();
    		System.out.println((endTime-startTime)/1000.0);
    		HighGui.imshow("source Imgae", src);
    		HighGui.waitKey(10);

主要就是我们得到一个32F类型的结果，如何将结果和原图进行结合展示

# 函数： #

Imgproc.preCornerDetect(src, dst, ksize);

src 输入图像

dst 输出图像 CV\_32F

ksize 标识核大小 一般为3,5,7

# 比较:cornerHarris  #

那么个方法是cornerHarris 有什么样的区别

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看 效果我总感觉使用cornerHarris方法进行检测的话，效果会更好

希望对你有所帮助

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