基于MFC和OpenCV实现角点检测
更新时间:2020年4月25日 17:26 点击:1422
本文实例为大家分享了MFC和OpenCV实现角点检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下
// 角点检测 // 根据《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》 #define max_corners 200; // 限定的最大角点数 IplImage* srcImage = 0; // 待处理的源图像 IplImage* ImageShow = 0; // 存储显示带角点的图像 IplImage* grayImage = 0; // 原始图像转换成的灰阶图像 IplImage* corners1 = 0; // 临时图像 IplImage* corners2 = 0; // 临时图像 int cornerCount0 = max_corners; int cornerCount; // 实际测得角点数 int qualityLevel = 0; // 最小质量因子 int minDistance = 15; // 角点最小距离 CvScalar color = CV_RGB(255,0,0); // 绘图颜色 CvPoint2D32f corners[200]; // 角点坐标 CvRect ROI_rect; // 测试范围 char chek_area_state = 0; // 鼠标状态 void re_find_corners(int) // 滑动条响应函数 { int i,x,y,xl,yu,xr,yd,k; int radius = 5; int thickness = 1; double quality_level = (double) qualityLevel / 100 + 0.02; double min_distance = (double) minDistance; cornerCount=cornerCount0; // 设置最大角点数 cvGoodFeaturesToTrack(grayImage, // 角点检测 corners1,corners2,corners,&cornerCount, quality_level,min_distance,NULL); if (cornerCount>0) { // 测到角点 xl=ROI_rect.x; yu=ROI_rect.y; // 设置初始测试范围 xr=ROI_rect.x+ROI_rect.width; yd=ROI_rect.y+ROI_rect.height; cvCopy(srcImage,ImageShow); // 恢复源图像 for (i=0,k=0;i<cornerCount;i++) { x=(int)corners[i].x; y=(int)corners[i].y; if ((xl<x)&&(x<xr)&&(yu<y)&&(y<yd)) { // 范围检查 corners[k].x=corners[i].x; // 保存范围内角点 corners[k].y=corners[i].y; k++; } } cornerCount=k; // 范围内角点数 cvCopy(srcImage,ImageShow); for (i=0;i<cornerCount;i++) { x=(int)corners[i].x; y=(int)corners[i].y; cvCircle(ImageShow,cvPoint(x,y), // 角点处画圈 radius,color,thickness,CV_AA,0); } cvRectangle(ImageShow,cvPoint(xl,yu),cvPoint(xr,yd), CV_RGB(0,255,0),thickness,CV_AA,0); // 画矩形 cvShowImage("image", ImageShow); // 显示画圈图像 } } void on_mouse2(int event,int x,int y,int flags,void* param) { // 鼠标响应函数 int thickness = 1; CvPoint point1,point2; if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN) { // 鼠标左键按下 ROI_rect.x = x; // 记录检测窗口一角坐标 ROI_rect.y = y; chek_area_state = 1; // 设置状态标志 } else if (chek_area_state && event == CV_EVENT_MOUSEMOVE) { // 鼠标移动 cvCopy(srcImage,ImageShow); // 恢复原始图像 point1 = cvPoint(ROI_rect.x, ROI_rect.y); point2 = cvPoint(x,y); // 当前坐标 cvRectangle(ImageShow,point1,point2,CV_RGB(0,255,0), thickness,CV_AA,0); // 画矩形 cvShowImage("image", ImageShow); // 显示检测结果 cvWaitKey(20); // 延时 } else if (chek_area_state && event == CV_EVENT_LBUTTONUP) { // 鼠标左键抬起 ROI_rect.width = abs(x - ROI_rect.x); // 记录检测窗口对角坐标 ROI_rect.height = abs(y - ROI_rect.y); re_find_corners(0); // 角点检测 chek_area_state = 0; // 恢复状态标志 cvWaitKey(20); } } void CCVMFCView::OnCornersTest() // 角点检测 { if (workImg->nChannels>1) { // 原图为真彩色图像==3 srcImage = cvCloneImage(workImg); } else { // 原图为灰阶图像 srcImage = cvCreateImage(cvGetSize(workImg),IPL_DEPTH_8U,3); cvCvtColor(workImg,srcImage,CV_GRAY2BGR); } cvFlip(srcImage); grayImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_8U,1); cvCvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY); // 转换为灰阶图像 ImageShow = cvCloneImage(srcImage); ROI_rect.x =0; ROI_rect.y =0; ROI_rect.width = grayImage->width; ROI_rect.height = grayImage->height; corners1 = cvCreateImage(cvGetSize(grayImage),IPL_DEPTH_32F,1); corners2 = cvCreateImage(cvGetSize(grayImage),IPL_DEPTH_32F,1); cvNamedWindow("image",0); // 设置显示窗口 cvResizeWindow("image",325,350); // 改变窗口尺寸 cvCreateTrackbar("角点最小距离", "image", // 设置距离滑动条 &minDistance, 200,re_find_corners); cvCreateTrackbar("最小质量因子","image", // 设置质量滑动条 &qualityLevel,100,re_find_corners); re_find_corners(0); // 角点检测 cvSetMouseCallback("image",on_mouse2,0); // 设置鼠标响应函数 cvWaitKey(0); // 等待键输入 cvDestroyWindow( "image" ); // 关闭窗口 cvReleaseImage(&srcImage); // 释放图像存储单元 cvReleaseImage(&grayImage); cvReleaseImage(&corners1); cvReleaseImage(&corners2); cvFlip(ImageShow); m_dibFlag=imageReplace(ImageShow,&workImg); // 输出检测结果 m_ImageType=-2; Invalidate(); }
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持猪先飞。
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