OpenCV特征检测(5)检测图像中的角点函数cornerMinEigenVal()的使用

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

计算用于角点检测的梯度矩阵的最小特征值。

该函数类似于 cornerEigenValsAndVecs，但它计算并存储协方差矩阵导数的最小特征值，即在 cornerEigenValsAndVecs 描述中的公式里的 min(λ1, λ2)。
cv::cornerMinEigenVal 是 OpenCV 中的一个函数，用于检测图像中的角点。该函数计算每个像素周围的协方差矩阵，并返回最小特征值。最小特征值可以用来识别图像中的角点，因为角点通常会在多个方向上有较大的强度变化。

函数原型


void cv::cornerMinEigenVal
(
	InputArray 	src,
	OutputArray 	dst,
	int 	blockSize,
	int 	ksize = 3,
	int 	borderType = BORDER_DEFAULT 
)

参数

参数src 输入单通道 8 位或浮点图像。
参数dst 用于存储最小特征值的图像。它具有类型 CV_32FC1 并且大小与 src 相同。
参数blockSize 邻域大小（参见 cornerEigenValsAndVecs 的详细信息）。
参数ksize Sobel 操作符的孔径参数。
参数borderType 像素外推方法。参见 BorderTypes。不支持 BORDER_WRAP。

代码示例


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

int main()
{
    // 加载图像
    cv::Mat img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hawk.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );
    if ( img.empty() )
    {
        std::cout << "Error opening image" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 计算最小特征值
    cv::Mat minEigenVal;
    int blockSize  = 3;                   // 邻域大小
    int ksize      = 3;                   // Sobel 梯度算子的大小
    int borderType = cv::BORDER_DEFAULT;  // 边界处理类型

    cv::cornerMinEigenVal( img, minEigenVal, blockSize, ksize, borderType );

    // 显示最小特征值图像
    cv::normalize( minEigenVal, minEigenVal, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8U );
   

    cv::imshow( "Original Image", img );
    cv::imshow( "Min Eigen Value", minEigenVal );

    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}