• 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特征图。
该函数计算源图像的基于复杂空间导数的函数
$$\text{dst}=(D_x\text{src}{)}^2\cdot D_{yy}\text{src}+(D_y\text{src}{)}^2\cdot D_{xx}\text{src}-2D_x\text{src}\cdot D_y\text{src}\cdot D_{xy}\text{src}$$
其中 $D_x$,$D_y$ 是第一阶图像导数，$D_{xx}$,$D_{yy}$ 是第二阶图像导数，$D_{xy}$ 是混合导数。
角点可以通过该函数的局部最大值来找到，如下所示：

Mat corners, dilated_corners;
preCornerDetect(image, corners, 3);
// dilation with 3x3 rectangular structuring element
dilate(corners, dilated_corners, Mat(), 1);
Mat corner_mask = corners == dilated_corners;

preCornerDetect 是 OpenCV 中的一个函数，用于检测图像中的潜在角点。该函数通过对图像进行预处理来增强角点特征，使得后续的角点检测算法（如 goodFeaturesToTrack 或 cornerHarris）能够更准确地检测角点。

函数原型

void cv::preCornerDetect
(InputArray 	src,OutputArray 	dst,int 	ksize,int 	borderType = BORDER_DEFAULT 
)		

参数

• 参数src: 单通道8位或浮点类型的源图像。
• 参数dst: 输出图像，类型为 CV_32F，大小与 src 相同。
• 参数ksize: Sobel 操作的孔径大小。
• 参数borderType: 像素外推方法。参见 BorderTypes。BORDER_WRAP 不支持。

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main( int argc, char** argv )
{// 加载图像cv::Mat src = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hawk.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );if ( src.empty() ){std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;return -1;}// 创建一个窗口显示原始灰度图像cv::namedWindow("Input Image", cv::WINDOW_AUTOSIZE);cv::imshow("Input Image", src);// 创建一个输出图像用于存储结果cv::Mat dst;// 应用 preCornerDetect 函数int blockSize = 7;// 使用 BORDER_REFLECT 作为边界类型cv::preCornerDetect(src, dst, blockSize, cv::BORDER_REFLECT);// 创建一个窗口显示处理后的图像cv::namedWindow("Pre-Corner Detect Result", cv::WINDOW_AUTOSIZE);cv::imshow("Pre-Corner Detect Result", dst);// 等待按键后退出cv::waitKey();return 0;
}

运行结果