1、概述
案例：使用goodFeaturesToTrack实现角点检测
特点：goodFeaturesToTrack的检测速度比cornerHarris角点检测的速度更加快速，且API的使用更加方便
goodFeaturesToTrack(src,corners,maxCorners,quality_level,min_distance,Mat(),block_size,use_harris,k);
1.src：输入图像，输入的图像必须是8位或32位单通道图像
2.corners：输出的角点使用vector存储
3.maxCorners：最大角点数目，也就是corners集合中能存放的最大交点数，也就是最强的前corners个角点
4.quality_level:质量水平系数，是0.01~1之间的系数，其中系数越大检测到的角点就越少，反之亦然
5.min_distance：角点之间的最小距离，小于此距离的角点会被忽略，距离越大有可能检测到的角点就越少
6.Mat()掩码，mask=0忽略，基础用法忽略即可
7.block_size:Sobel算子，使用的邻域，四邻域，八邻域等 3，5，7
9.user_harris:是否使用harris检测，true是，false否
10.k：harris角点检测时使用一般为0.04，user_harris=false时此参数会被忽略 角点检测步骤：
1.加载原图
2.图像灰度化
3.执行角点检测
4.绘制角点并显示图像
2、代码示例
updateParams(min_distanceEidt->text().toDouble(),block_sizeEdit->text().toInt());
src = imread(filePath.toStdString().c_str());//加载原图
if(src.empty()){
qDebug()<<"Error file is empty";
return;
}
// imshow("src",src);
cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);//转为灰度图
// imshow("gray",gray);
//执行角点检测
vector corners;//检测出的角点
goodFeaturesToTrack(gray,corners,maxCorners,quality_level,min_distance,Mat(),block_size,use_harris,k);
//将角点绘制出来
for(size_t t = 0;tsize(),Qt::KeepAspectRatio,Qt::SmoothTransformation));
scene.addItem(item);