概述

除了利用Harris进行角点检测和利用Shi-Tomasi方法进行角点检测外，还可以使用cornerEigenValsAndVecs()函数和cornerMinEigenVal()函数自定义角点检测函数。如果对角点的精度有更高的要求，可以用cornerSubPix()函数将角点定位到子像素，从而取得亚像素级别的角点检测效果。

cornerSubPix()函数

（1）函数原型

cornerSubPix()函数在角点检测中精确化角点位置，其函数原型如下：

C++: void cornerSubPix(InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria);
C: void cvFindCornerSubPix(const CvArr* image, CvPoint2D32f* corners, int count, CvSize win, CvSize zero_zone, CvTermCriteria criteria);

（2）函数参数

函数参数说明如下：

image：输入图像

corners：输入角点的初始坐标以及精准化后的坐标用于输出。

winSize：搜索窗口边长的一半，例如如果winSize=Size(5,5)，则一个大小为的搜索窗口将被使用。

zeroZone：搜索区域中间的dead region边长的一半，有时用于避免自相关矩阵的奇异性。如果值设为(-1,-1)则表示没有这个区域。
criteria：角点精准化迭代过程的终止条件。也就是当迭代次数超过criteria.maxCount，或者角点位置变化小于criteria.epsilon时，停止迭代过程。

代码示例

代码示例基于goodFeaturesToTrack()检测出来的角点，使用cornerSubPix()函数将角点位置精确到亚像素级精度。

/**
* @使用cornerSubPix()函数在goodFeaturesToTrack()的角点检测基础上将角点位置精确到亚像素级别
* @author holybin
*/

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace cv;
using namespace std;

/// 全局变量
Mat src, srcGray;
int maxCorners = 10;	//角点个数的最大值 
int maxCornersThresh = 20;	//角点个数最大值的上限（滑动条范围0-20） 
char* detectWindow = "detection";
char* refineWindow = "refinement";

/// 角点精准化函数声明
void doCornerRefinement( int, void* );

int main( int argc, char** argv )
{
 /// 载入图像并灰度化 
  src = http://www.mamicode.com/imread( "D://opencv_pic//house_small.jpg", 1 );>
实验结果：



OpenCV中feature2D学习——亚像素级角点检测（cornerSubPix）