CornerEigenValsAndVecs函数

来源：互联网发布：广东奥飞数据编辑：程序博客网时间：2024/06/14 04:35

1、CornerEigenValsAndVecs函数

计算图像块的特征值和特征向量，用于角点检测

2、

CornerEigenValsAndVecs函数调用形式

void cvCornerEigenValsAndVecs( const CvArr* image, CvArr* eigenvv,                               int block_size, int aperture_size=3 );

image: 输入图像.
eigenvv: 保存结果的数组。必须比输入图像宽 6 倍。
block_size: 邻域大小 (见讨论).
aperture_size: Sobel 算子的核尺寸(见 cvSobel).

对每个象素，函数 cvCornerEigenValsAndVecs 考虑 block_size × block_size 大小的邻域 S(p)，然后在邻域上计算图像差分的相关矩阵：

$M=\begin{bmatrix} \sum_{S(p)}(\frac {dI}{dx})^2 & \sum_{S(p)}(\frac{dI}{dx} \cdot \frac{dI}{dy})^{2} \\ \sum_{S(p)}(\frac{dI}{dx} \cdot \frac{dI}{dy})^{2} & \sum_{S(p)}(\frac {dI}{dy})^2 \end{bmatrix}$

然后它计算矩阵的特征值和特征向量，并且按如下方式(λ1, λ2, x1, y1, x2, y2)存储这些值到输出图像中，其中

λ1, λ2 - M 的特征值，没有排序

(x1, y1) - 特征向量，对 λ1

(x2, y2) - 特征向量，对 λ2

opencv 代码：

<span style="font-size:18px;">#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(){Mat src;src= imread("D:6.jpg");Mat dst(src.size(),CV_32FC(6));cvtColor(src, src, CV_RGB2GRAY);cornerEigenValsAndVecs(src, dst, 3, 3, BORDER_DEFAULT);cout << dst.at<Vec6f>(100, 100)[1] << endl;return 0;}</span>

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