OpenCV CUDA模块特征检测------角点检测的接口createMinEigenValCorner()

  • 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

该函数创建一个 基于最小特征值(Minimum Eigenvalue)的角点响应计算对象,这是另一种经典的角点检测方法(类似于 Shi-Tomasi 角点检测器)。

返回的是 cv::Ptrcv::cuda::CornernessCriteria 类型的对象,可用于后续调用 .compute() 方法对图像进行角点响应计算。

函数原型

cpp 复制代码
Ptr<CornernessCriteria> cv::cuda::createMinEigenValCorner 	
( 
	int  	srcType,
	int  	blockSize,
	int  	ksize,
	int  	borderType = BORDER_REFLECT101 
) 		

参数

  • srcType 输入源类型。目前仅支持 CV_8UC1 和 CV_32FC1。
  • blockSize 邻域大小。
  • ksize Sobel 算子的孔径参数。
  • borderType 像素外推方法(边界填充方式)。目前仅支持 BORDER_REFLECT101 和 BORDER_REPLICATE。

代码示例

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // Step 1: 加载图像并转换为灰度图
    cv::Mat h_img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/chessboard.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE );
    if ( h_img.empty() )
    {
        std::cerr << "Failed to load image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // Step 2: 将图像上传到 GPU
    cv::cuda::GpuMat d_img, d_corners;
    d_img.upload( h_img );

    // Step 3: 创建 MinEigenVal 角点检测器
    int srcType   = d_img.type();  // 图像类型(如 CV_8UC1)
    int blockSize = 3;             // 邻域大小
    int ksize     = 3;             // Sobel 核大小

    cv::Ptr< cv::cuda::CornernessCriteria > criteria = cv::cuda::createMinEigenValCorner( srcType, blockSize, ksize );

    // Step 4: 执行角点响应计算
    criteria->compute( d_img, d_corners );

    // Step 5: 下载结果并显示
    cv::Mat h_corners;
    d_corners.download( h_corners );
    cv::normalize( h_corners, h_corners, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8U );

    cv::imshow( "original picture", h_img );
    cv::imshow( "Min EigenVal Corner Response", h_corners );
    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果

相关推荐
星月昭铭43 分钟前
Spring AI调用Embedding模型返回HTTP 400:Invalid HTTP request received分析处理
人工智能·spring boot·python·spring·ai·embedding
大千AI助手2 小时前
直接偏好优化(DPO):原理、演进与大模型对齐新范式
人工智能·神经网络·算法·机器学习·dpo·大模型对齐·直接偏好优化
ReinaXue2 小时前
大模型【进阶】(四)QWen模型架构的解读
人工智能·神经网络·语言模型·transformer·语音识别·迁移学习·audiolm
静心问道2 小时前
Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率
人工智能·模型加速·ai技术应用
小妖同学学AI2 小时前
deepseek+飞书多维表格 打造小红书矩阵
人工智能·矩阵·飞书
阿明观察2 小时前
再谈亚马逊云科技(AWS)上海AI研究院7月22日关闭事件
人工智能
zzywxc7873 小时前
AI 驱动的软件测试革新:框架、检测与优化实践
人工智能·深度学习·机器学习·数据挖掘·数据分析
WSSWWWSSW3 小时前
华为昇腾NPU卡 文生视频[T2V]大模型WAN2.1模型推理使用
人工智能·大模型·音视频·显卡·文生视频·文生音频·文生音乐
数据要素X3 小时前
【数据架构10】数字政府架构篇
大数据·运维·数据库·人工智能·架构
Ronin-Lotus4 小时前
深度学习篇---PaddleDetection模型选择
人工智能·深度学习