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前言

红胖子，来也！
本篇主要说亚像素角点，又叫次级像素角点，其实通俗来说，就是输入整数坐标，使用最小二乘法迭代计算所需精度的实数坐标。

Demo

亚像素角点

概述

进行图像处理提取用于识别的特征点进行几何测量，这通常需要更高的精度，而函数goodFeaturesToTrack()只能提供简单的像素的坐怀值，也就是说，有时候会需要要实数坐标值而不是整数坐标值。
亚像素级角点检测的位置在摄像机标定、跟踪并重建摄像机的轨迹，或者重被功跟踪目标的三维结构时候，是一个基本的测量值。

Shi-Tomasi角点检测

goodFeaturesToTrack()函数检测是的Shi-Tomasi角点。
《OpenCV开发笔记（六十一）：红胖子8分钟带你深入了解Shi-Tomasi角点检测（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》

亚像素角点检测原理

其中，(a)点p附近的图像是均匀的，其梯度为0，(b)边缘的梯度与沿地缘方向的q-p向量正交。在图中的两种情况下，p点梯度与q-p向量的点积均为0。
假设起始角点q在实际亚像素级角点的附近。检测所有的q-p向量。若点p位于一个均匀的区域，则点p处的梯度为0。若q-p向量的方向与边缘的方向一致，则此边缘上p点处的梯度与q-p向量正交，在这两种情况下，p点处的梯度与q-p向量的点积为0。可以在p点周围找到很多组梯度以及相关的向量q节，令其点集为0，然后可以通过求解方程组，方程组的解即为角点q的亚像素级精度的位置，也就是精确的角点位置。

TermCriteri迭代标注类的构造函数

TermCriteria(int type,

             int maxCount,

             double epsilon);

参数一：int类型的type，枚举为TermCriteria::Type类型，终止标准的类型：
参数二：int类型的maxCount，最大迭代次数/元素数；
参数三：double类型的epsilon，所需的精度。

函数原型

void cornerSubPix( InputArray image,

                   InputOutputArray corners,

                   Size winSize,

                   Size zeroZone,

                   TermCriteria criteria );

参数一：InputArray类型的image，输入图像，即源图像，填Mat类的对象，必须为单通道图像；
参数二：InputOutputArray类型的corners，提供输入角点的初始坐标和精确的输出坐标；
参数三：Sjze类型的winSjze，搜索窗口的一半尺寸。若winSize=Size(5,5)，那么就表示使用(52+1)x(52+1)=11x11大小的搜索窗口。
参数四：Size类型的zeroZone，表示死区的一半尺寸。而死区为不对搜索区的中央位置做求和运算的区域，用来避免自相关矩阵出现的某些可能的奇异性。值为(-1，-1)表示没有死区。
参数五：TermCriteria类型的criteria，求角点的迭代过程的终止条件。即角点位置的确定，要么迭代数大于某个设定值，或者是精到达某个设定值。cirteria可以是最大迭代数目，或者是设定的精确度，也可以是它们的组合。

Demo源码

void OpenCVManager::testCornerSubPix()

{

    QString fileName1 =

            "E:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.jpg";

    int width = 400;

    int height = 300;

    cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());

    cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));

    cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();

    cvui::init(windowName);

    cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(srcMat.cols * 2, srcMat.rows * 3),

                                srcMat.type());

    int qualityLevel = 1;

    int minDistance = 10;

    int iterations = 5;

    int epsilon = 1;

    while(true)

    {

        windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);

        cv::Mat mat;

        cv::Mat tempMat;

        // 原图先copy到左边

        mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),

                        cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));

        cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, mat);

        {

            // 灰度图

            cv::Mat grayMat;

            cv::cvtColor(srcMat, grayMat, cv::COLOR_BGR2GRAY);

            cv::Mat grayMat2;

            cv::cvtColor(grayMat, grayMat2, cv::COLOR_GRAY2BGR);

            cv::addWeighted(mat, 0.0f, grayMat2, 1.0f, 0.0f, mat);

            cvui::printf(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 10, "qualityLevel / 100.0f");

            cvui::trackbar(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 30, 200, &qualityLevel, 1, 99);

            cvui::printf(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 80, "minDistance");

            cvui::trackbar(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 100, 200, &minDistance, 1, 100);

            cvui::printf(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 150, "iterations");

            cvui::trackbar(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 170, 200, &iterations, 1, 100);

            cvui::printf(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 220, "epsilon/100.0f");

            cvui::trackbar(windowMat, width * 1 + 20, height * 0 + 240, 200, &epsilon, 1, 1000);

            // Shi-Tomasi角点检测

            std::vector<cv::Point2f> corners;

            cv::goodFeaturesToTrack(grayMat,    // 输入图像

                                    corners,    // 输出角点

                                    100,        // 最大输出角点数量

                                    qualityLevel / 100.0f,  // 最小特征值

                                    minDistance,    // 最小间隔距离

                                    cv::noArray(),  // 感兴趣的区域

                                    3,          // 计算矩阵时的领域范围

                                    false,      // 不适用harris角点检测

                                    0.04);      // 权重系数

            cv::Mat tempMat4 = srcMat.clone();

            for (int i = 0; i < corners.size(); i++)

            {

                cv::circle(tempMat4, corners[i], 5, cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);

                cvui::printf(windowMat, width * 0 + 20, height * 1 + 20 * i, "%f,%f", corners[i].x, corners[i].y);

            }

            // copy

            mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),

                            cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));

            cv::addWeighted(mat, 0.0f, tempMat4, 1.0f, 0.0f, mat);

            //指定亚像素计算迭代标注

            cv::TermCriteria criteria = cv::TermCriteria(

                            cv::TermCriteria::EPS,

                            iterations,         // 迭代次数

                            epsilon);           // 精度

            //亚像素检测

            cv::cornerSubPix(grayMat,

                             corners,

                             cv::Size(5, 5),

                             cv::Size(-1, -1),

                             criteria);

            //将检测到的亚像素角点绘制到原图上

            cv::Mat tempMat3 = srcMat.clone();

            for (int i = 0; i < corners.size(); i++)

            {

                cv::circle(tempMat3, corners[i], 5, cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);

                cvui::printf(windowMat, width * 1 + 20, height * 1 + 20 * i, "%f,%f", corners[i].x, corners[i].y);

            }

            // copy

            mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),

                            cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));

            cv::addWeighted(mat, 0.0f, tempMat3, 1.0f, 0.0f, mat);

        }

        // 更新

        cvui::update();

        // 显示

        cv::imshow(windowName, windowMat);

        // esc键退出

        if(cv::waitKey(25) == 27)

        {

            break;

        }

    }

}

工程模板：对应版本号v1.56.0

对应版本号v1.56.0