有没有办法获取图像中特定点的特征值？

【问题标题】：Is there a way to get eigenvalues for a particular point in an image?有没有办法获取图像中特定点的特征值？
【发布时间】：2021-06-07 14:59:45
【问题描述】：

我正在使用 OpenCV，里面有函数 goodFeaturesToTrack 来应用 ShiTomasi 方法来寻找角落。

我们知道 Shi-Tomasi 是基于找到 eigenvalues 所以在 OpenCV 中甚至有一个函数可以计算用于角点检测的梯度矩阵的最小特征值，称为 cornerMinEigenVal，以防你想自己实现：

void cv::cornerMinEigenVal  (   InputArray      src,
        OutputArray     dst,
        int     blockSize,
        int     ksize = 3,
        int     borderType = BORDER_DEFAULT 
    )

然而，这个函数找到图像中所有点的最小特征值（并将结果存储在dst中）。

我的问题是：

是否有一个函数（在 OpenCV 或任何其他 C++ 库中）为图像的特定点 (X,Y) 找到 eigenvalues（或其最小值）（而不是在整个图像中评估）（使用一个块大小）？

【问题讨论】：

标签： c++ opencv eigenvalue

【解决方案1】：

简答：OpenCV 中没有这样的函数来计算稀疏点的 MinEigenVals。但是，您只需稍作修改即可实现 HarrisResponses() 中的一个。

HarrisResponses()函数用于计算稀疏点的Harris分数（在OpenCV中是静态的，不能直接调用）。

查看calcMinEigenVal()和calcHarris()的代码，你会发现它们之间唯一的区别是它们如何使用cov矩阵中的值：

// MinEigenVal
float a = cov[j*3]*0.5f;
float b = cov[j*3+1];
float c = cov[j*3+2]*0.5f;
dst[j] = (float)((a + c) - std::sqrt((a - c)*(a - c) + b*b));

// Harris
float a = cov[j*3];
float b = cov[j*3+1];
float c = cov[j*3+2];
dst[j] = (float)(a*c - b*b - k*(a + c)*(a + c));

只需将this line 更改为：

// scale_sq = scale * scale
pts[ptidx].response = (float)((a + b)*0.5f - stb::sqrt((a - b)*(a - b)*0.25f + c*c))*scale_sq;

你会得到你需要的。

【讨论】：