《opencv学习笔记》-- 亚像素角点检测
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，或者重建被跟踪目标的三维结构时，是一个基本的测测量值。将所求得的角点位置精确到亚像素级精度 。一个向量和与其正交的向量的点积为0，角点则满足一下情况：
其中，(a）点p附近的图像是均匀的，其梯度为0；(b）边缘的梯度与沿边缘方向的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。我们可以在p点周围找到很多组梯度以及相关的向量q-p，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。cornerSubPix()函数：寻找亚像素角点 (不是整数类型的位置，而是更精确的点类型位置)
void cornerSubPix(InputArray image, InputoutputArray corners,Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria)参数1，InputArray类型的image，输入图像。
参数2，InputOutputArray类型的corners，提供输入角点的初始坐标和精确的输出坐标。
（vector<Point2f> 类型）
参数3，Size类型的winSize，搜索窗口的一半尺寸。若winSize = Size(5, 5)，
表示使用（5 * 2 + 1) × (5 * 2 + 1) = 11 × 11大小的搜索窗口。
参数4，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5，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，或者是精确度达到某个设定值。criteria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。
TermCriteri迭代标注类的构造函数
TermCriteria(int type, int maxCount, double epsilon);参数1，int类型的type，枚举为TermCriteria::Type类型，终止标准的类型
枚举 值 描述 COUNT 1 要计算的最大迭代次数或则元素数 MAX_ITER 1 要计算的最大迭代次数或则元素数 EPS 2 迭代算法停止时所需的精度或者参数变化 参数2，int类型的maxCount，最大迭代次数/元素数；
参数3，double类型的epsilon，所需的精度。
TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001);可以自己制作角点检测的函数，需要用到cornerMinEigenVal函数和 minMaxLoc函数。最后的特征点选取，判断条件要根据自己的情况编辑。如果对特征点，角点的精度要求更高，可以用cornerSubPix函数将角点定位到子像素。
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