Android OpenCV FAST角落檢測過濾

我想開發一個android應用程序，它應該分析從相機的幀和檢測角落。Android OpenCV FAST角落檢測過濾

我的目標是檢測當前的棋盤狀態並向服務器提供數據。

我在我的應用程序中實現了OpenCV，我試圖使用FAST角點檢測。

這是我分析當前的相機框架的我的代碼部分：

@Override 
public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) { 
    MatOfKeyPoint points = new MatOfKeyPoint(); 
    try { 
     Mat mat = inputFrame.rgba(); 
     FeatureDetector fast = FeatureDetector.create(FeatureDetector.FAST); 
     fast.detect(mat, points); 


     Scalar redcolor = new Scalar(255, 0, 0); 
     Mat mRgba = mat.clone(); 
     Imgproc.cvtColor(mat, mRgba, Imgproc.COLOR_RGBA2RGB, 4); 

     Features2d.drawKeypoints(mRgba, points, mRgba, redcolor, 1); 
     mat.release(); 
     return mRgba; 
    } 
    catch (Exception e) 
    { 
     return inputFrame.rgba(); 
    } 
}

此代碼的工作。問題是我得到太多的角落。我想知道一種實現閾值的方法。

在這Doc它談到了「nonmaxsuppression」。

如果有人不知道答案，但知道在哪裏可以找到android更新的文檔，那就太棒了！

謝謝！

來源

2017-06-13 L. Gangemi

你可能只是全部排序根據[迴應]的關鍵點（http://docs.opencv.org/trunk/d2/ d29/classcv_1_1KeyPoint.html＃a1f163ac418c281042e28895b20514360） –

可以告訴我一些代碼嗎？我無法弄清楚如何得到這個「響應」參數 –

剛剛添加了一個答案 –

有兩種方法，我知道的，你可以用它來排序的關鍵點：

更新探測器用不同的閾值.xml/.yml文件。你可以找到關於如何做到這一點here
您可以排序MatOfKeyPoint的反應和選擇第一個100或200，只要你想參考。您可以使用以下Java中這樣做：

// Sort and select 500 best keypoints List<KeyPoint> listOfKeypoints = matrixOfKeypoints.toList(); Collections.sort(listOfKeypoints, new Comparator<KeyPoint>() { @Override public int compare(KeyPoint kp1, KeyPoint kp2) { // Sort them in descending order, so the best response KPs will come first return (int) (kp2.response - kp1.response); } }); List<KeyPoint> listOfBestKeypoints = listOfKeypoints.subList(0, 500);

來源

2017-06-13 12:42:12

如何將listOfKeypoints轉換爲「MatOfKeyPoints」傳遞給「Features2d.drawKeypoints」參數？（第二種方式） –

http://docs.opencv.org/java/2.4.9/org/opencv/utils/Converters.html#vector_vector_KeyPoint_to_Mat(java.util.List，java.util.List） –

感謝：D。 .... –

Android OpenCV FAST角落檢測過濾

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