image-processing - Opencv FindCornerSubPix精度

Question

我需要以尽可能高的准确度检测灰度图像上的角点。目前我正在使用 OpenCV 函数:cvFindCornerSubPix()。

我准备了一个简单的测试:得到一个带有黑/白边角的图像:

然后是一系列相同的对象，每个对象移动 1/16 像素。我确实手动检查了像素值，测试图像很好。

检测结果令人失望: 即使在 TermCrit 中将条件设置为 100 次迭代或 0.005 阈值，检测误差也会达到 0.08 像素。

该图显示误差作为像素内位置的函数。看起来一点也不随意。另一件值得注意的事情:对于角的其他环形位置(当边缘不是水平/垂直时)结果更好，但仍然不完美。

任何想法，如何让这个功能正常工作，为什么不，或者用什么代替？

如果有任何建议，我将不胜感激

Answer 1

不到 10% 的像素确实一点也不差。作为引用，适用于从卫星图像生成 3D 模型的相关峰值检测器将具有相同数量级的误差。

正如评论中所指出的，确切的错误模式将取决于您用于生成子像素模式的插值方法。为了避免高阶插值方法(超过 2 阶)引入的非单调性，我建议采用以下协议(protocol):

• 为您生成高分辨率的输入图像，大 16 倍；
• 在此 HR 图像中一次将您的目标移动 1 个像素；
• 通过下采样生成测试图像(注意:如果您要进行残酷的下采样以避免 PSF，请首先应用适当的模糊函数，例如 aliasing)到正确的大小。

最后，通常不希望达到更小的误差幅度。亚像素角检测器设计用于检测到许多(通常在 20 到 100 个)点的图像。然后将这些点用于稳健的估计过程，该过程应删除异常值并平均有效点集上的误差。