这篇文章将为大家详细讲解有关C++ OpenCV特征提取之如何实现Shi-Tomasi角点检测，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
简介
Shi-Tomasi角点检测的理论和Harris角点检测的理论几乎完全一致，唯一不同的是在使用矩阵特征
计算角度响应的时候
先上视频效果
相关API
C++: void goodFeaturesToTrack(
InputArray image,
OutputArray corners,
int maxCorners, --表示返回角的数目，如果检测出来角点数大于最大数目
则返回响应值最强前规定数目。
double qualityLevel, --表示最小可接受的向量值1500，0.01，15
double minDistance, --两个角点之间的最小距离
InputArray mask=noArray(),
int blockSize=3, --计算导数微分不同的窗口大小
bool useHarrisDetector=false, --是否使用Harris角点检测
double k=0.04 )
代码演示
我们再新建一个项目名为opencv--shi-tomasi，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法
基本的出来了，图像我们改了一下，显示效果为
接下来开始我们的表演
首先还要是创建Trackbar，定义基本的参数
接下来就是写我们的GoodFeauturestoTrack_Deal这个事件
看看运行显示效果
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