当前位置：首页 > news >正文

OpenCV CornerHarris角点检测(C#)

news 2025/6/6 9:35:13

原理：
用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。

在这里插入图片描述

API:

public static void CornerHarris(InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, double k, BorderTypes borderType = BorderTypes.Reflect101);

角点检测CornerHarris函数介绍：
1.src：必须是单通道8位或者32位浮点图像
2.dst：存储角点结果图像，它的格式是CV_32FC1，图像大小和原图大小一致
3.blockSize：扫描窗口的大小，ps：此值越大检测到的结果越多
4.ksize：Sobel算子的大小，四邻域、八邻域等，此值越大检测结果越多
5.k:此值是个经验值一般只用0.04，其取值区间是0.04~0.06之间

picFile = fileDialog.FileName;Mat tempPic = new Mat(picFile, ImreadModes.Grayscale);
Mat srcPic = new Mat(picFile, ImreadModes.AnyColor);Mat outPic = new Mat(tempPic.Size(), tempPic.Type());//角点检测
Cv2.CornerHarris(tempPic, outPic, 2, 3, 0.04);//归一化
Cv2.Normalize(outPic, outPic, 0, 255, NormTypes.MinMax);//Mat 数据类型转换
outPic.ConvertTo(outPic, MatType.CV_8UC1);picBox_After.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(outPic);
picBox_Display.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(srcPic);

在这里插入图片描述

绘制角点思路：遍历CornerHarris输出矩阵的像素值，设置阈值，大于阈值的像素位置即可以认为是角点

picFile = fileDialog.FileName;Mat tempPic = new Mat(picFile, ImreadModes.Grayscale);
Mat srcPic = new Mat(picFile, ImreadModes.AnyColor);
Mat displayPic = srcPic.Clone();Mat outPic = new Mat(tempPic.Size(), tempPic.Type());//角点检测
Cv2.CornerHarris(tempPic, outPic, 2, 3, 0.04);//归一化
Cv2.Normalize(outPic, outPic, 0, 255, NormTypes.MinMax);//Mat 数据类型转换
outPic.ConvertTo(outPic, MatType.CV_8UC1);int threshValue = 130;//角点阈值//遍历输出矩阵
for (int i= 0; i < outPic.Rows; i++){for(int j = 0; j < outPic.Cols; j++){var value = outPic.Get<byte>(i, j);if (value >= threshValue){//绘制圆Point point = new Point(j, i);                           Cv2.Circle(displayPic,point, 10,Scalar.Red, 2);}}}picBox_After.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(displayPic);
picBox_Display.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(srcPic);