织梦CMS - 轻松建站从此开始!

360BC游戏

当前位置: 主页 > 游戏攻略

opencv关于图像金字塔Lucas-Kanade光流检测的实现

时间:2025-10-04 12:21来源:本站 作者:admin666 点击:
首先我们来学习几个用到的函数: 1)GoodFeaturesToTrack 确定图像的强角点 void cvGoodFeaturesToTrack( constCvArr* image, CvArr* eig_image, CvArr* temp_image, CvPoint2D32f* corners, int* corner_count, double quality_leve

首先我们来学习几个用到的函数:

1)GoodFeaturesToTrack   确定图像的强角点

void cvGoodFeaturesToTrack( const CvArr* image, CvArr* eig_image, CvArr* temp_image,

CvPoint2D32f* corners, int* corner_count, double quality_level, double min_distance,

const CvArr* mask=NULL );

参数解析:

image:输入图像,8-位或浮点32-比特,单通道

eig_image:临时浮点32-位图像,尺寸与输入图像一致

temp_image:另外一个临时图像,格式与尺寸与 eig_image 一致

corners:输出参数,检测到的角点

corner_count:输出参数,检测到的角点数目

quality_level:最大最小特征值的乘法因子。定义可接受图像角点的最小质量因子。

min_distance:限制因子。得到的角点的最小距离。使用 Euclidian 距离

mask:ROI:感兴趣区域。函数在ROI中计算角点,如果 mask 为 NULL,则选择整个图像

该函数 cvGoodFeaturesToTrack 在图像中寻找具有大特征值的角点

(责任编辑:蚂蚁团队)
织梦二维码生成器
顶一下
(0)
0%
踩一下
(0)
0%
------分隔线----------------------------
发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片
栏目列表
推荐内容