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Moravec角点检测算法原理

参考资料：

（1）Moravec角点检测算法原理 Moravec 角点检测算法是最早的角点检测算法之一。该算法将角点定义为具有低“自相关性”的点。算法会检测图像的每一个像素，将像素周边的一个邻域作为一个patch，并检测这个patch和周围其他patch的相关性。这种相关性通过两个patch间的平方差之和(SSD)来衡量，SSD值越小则相似性越高。 如果像素位于平滑图像区域内，周围的patch都会非常相似。如果像素在边缘上，则周围的patch在与边缘正交的方向上会有很大差异，在与边缘平行的方向上则较为相似。而如果像素是各个方向上都有变化的特征点，则周围所有的patch都不会很相似。 Moravec会计算每个像素patch和周围patch的SSD最小值作为强度值，取局部强度最大的点作为特征点。 （2）Moravec角点检测示意图 ：

（3）将moravec角点检测方法公式化： Moravec 在1981年提出Moravec角点检测算子[1]，并将它应用于立体匹配。 首先, 计算每个像素点的兴趣值, 即以该像素点为中心, 取一个w*w(如:5x5)的方形窗口, 计算0度、45度、90度、135度四个方向灰度差的平方和, 取其中的最小值作为该像素点的兴趣值。


图1- 1　以3x3为例　黑色窗口为Ｉ(x,y)　红色窗口为I(x+u,y+v) 其中四种移位 (u,v) = (1,0), (1,1), (0,1), (-1, 1).w(x,y)为方形二值窗口,若像素点在窗口内，则取值为1, 否则为0。

moravec角点检测步骤：
(1)对于每一个像素点，计算在E(u,v),在我们的算法中，(u,v)的取值是((1,0), (1,1), (0,1), (-1, 1).当然，你自己可以改成(1,0),(1,1),(0,1),(-1,1),(-1,0),(-1,-1),(0,-1),(1,-1) 8种情况
（2）计算最小值对每个位置minValue = https://www.it610.com/article/min{E(u,v)},其中(u,v) = (1,0), (1,1), (0,1), (-1, 1).
(3)对每个位置minValue 进行判断，是不是大于设定阈值，如果是大于设定阈值，接着判断是不是局部极大值


#pragma comment(lib,"cxcore.lib") #pragma comment(lib,"cv.lib") #pragma comment(lib,"highgui.lib") #pragma comment(lib,"ml.lib") #pragma comment(lib,"cvcam.lib") #pragma comment(lib,"cvaux.lib")#include #include #include #include #include using namespace std; int getMoravec(IplImage* src,CvPoint* corners , float threshold) { int winsize=5; //窗口的大小 即 5*5 win[5,5] int halfwinsize=winsize/2; IplImage* diffDst=cvCreateImage(cvGetSize(src),32,1); cvZero(diffDst); //float threshold=9500; int conersCount=0; float maxCornersValue=https://www.it610.com/article/0; //最大角点值 int x,y; /* //滑动窗口 * * * * * * * * * * * * 0 * * * * * * * * * * * * //遍历方式如图 ************** ************** **1111111111** **1111111111** **1111111111** ************** ************** */ for (y=halfwinsize; yheight-halfwinsize; y++) { for (x=halfwinsize; xwidth-halfwinsize; x++) { float reaction[4],minVal; reaction[0]=0; reaction[1]=0; reaction[2]=0; reaction[3]=0; int i; //0 for (i=-halfwinsize; i0)printf("xxxxxx"); if (value>max) {max=value; flag=1; maxLoc.x=x+winx; maxLoc.y=y+winy; if(max>maxCornersValue)maxCornersValue=https://www.it610.com/article/value; }} }//------------if (flag==1 && max>threshold) { corners[conersCount].x=maxLoc.x; corners[conersCount].y=maxLoc.y; conersCount++; }} }//end for printf("图像中最大角点值=%f",maxCornersValue); return conersCount; }int main() { IplImage* src=https://www.it610.com/article/cvLoadImage("img//Moravec.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); CvPoint* corners; int cornersCount; corners=(CvPoint*)malloc(sizeof(CvPoint)*9000); int count=getMoravec(src,corners,6500); IplImage* show=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3); cvCvtColor(src,show,CV_GRAY2BGR); for (int i=0; i


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