非极大值抑制算法（NMS）是一种计算机视觉中常用的技术，用于抑制图像中的非极大值点，从而提取出图像中的关键特征。而在C++中实现NMS算法也是非常简单的，下面我们就来介绍一下如何实现。

首先，我们需要了解一下NMS算法的原理。NMS算法主要用于抑制同一目标物体在图像中的多个重叠区域，从而得到最准确的目标物体位置。NMS算法主要分为两个步骤：1、在图像中找到所有局部极值点。2、通过极值点的位置和区域大小，抑制非极大值点，得到最准确的目标物体位置。

接下来，我们就可以开始编写NMS算法的C++代码了。首先，我们需要设置一个阈值，用来过滤掉一些无关的区域。然后，我们需要找出图片中每个像素点的梯度值，这里我们可以使用Sobel算法或其他梯度算法。接着，我们需要找到每个像素点的局部极值点，这可以通过比较像素点与其周围像素点的梯度值来实现。最后，我们需要针对每个局部极值点进行非极大值抑制，得到最终的目标物体位置。

以下是实现NMS算法的C++代码示例：

float threshold = 0.5; // 设定一个阈值，过滤无关的区域

int size = 3; // 设置局部极值的区域大小

Mat src = imread("image.png"); // 读取图像

Mat gray, grad_x, grad_y, grad_mag; // 定义所需的Mat

cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像

Sobel(gray, grad_x, CV_32F, 1, 0); // 计算x方向上的梯度

Sobel(gray, grad_y, CV_32F, 0, 1); // 计算y方向上的梯度

magnitude(grad_x, grad_y, grad_mag); // 计算梯度矩阵

int rows = src.rows, cols = src.cols;

vector max_points; // 保存局部极值点的坐标

for (int i = 1; i < rows - 1; i++) {

  for (int j = 1; j < cols - 1; j++) {

    float mag = grad_mag.at (i, j);

    if (mag < threshold) continue; // 检查梯度是否超过阈值

    float x_grad = grad_x.at (i, j);

    float y_grad = grad_y.at (i, j);

    float tan = y_grad / x_grad; // 计算tan值

    float dist = sqrt(x_grad * x_grad + y_grad * y_grad); // 计算距离

    bool max = true; // 是否为极值点

    for (int n = -size; n <= size; n++) {

      for (int m = -size; m <= size; m++) {

        if (n == 0 && m == 0) continue;

        float mag_n = grad_mag.at (i + n, j + m);

        float x_grad_n = grad_x.at (i + n, j + m);

        float y_grad_n = grad_y.at (i + n, j + m);

        float dist_n = sqrt(x_grad_n * x_grad_n + y_grad_n * y_grad_n);

        float tan_n = y_grad_n / x_grad_n;

        if (tan == INF && tan_n == INF && dist_n > dist) max = false;

        else if (abs(tan - tan_n) < 0.1 && dist_n > dist) max = false;

      }

    }

    if (max) max_points.push_back(Point2f(j, i)); // 保存局部极值点

  }

}

vector points; // 保存非极大值点

for (int i = 0; i < max_points.size(); i++) {

  int x = max_points[i].x, y = max_points[i].y;

  float mag = grad_mag.at (y, x);

  bool flag = true; // 是否为非极大值点

  for (int n = -1; n <= 1; n++) {

    for (int m = -1; m <= 1; m++) {

      if (n == 0 && m == 0) continue;

      float mag_n = grad_mag.at (y + n, x + m);

      if (mag_n >= mag) flag = false;

    }

  }

  if (flag) points.push_back(max_points[i]); // 保存非极大值点

}

最后，我们可以通过使用OpenCV提供的drawPoints函数将点绘制在原图上，得到最终的结果。

以上就是使用C++实现NMS算法的基本步骤，希望本文的内容能够帮助读者更快更好地学习NMS算法。

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