用python3.6的版本 四叉树均匀图像的特征点

四叉树是一种用于将二维平面分割成四个象限数据结构。在图处理中，四叉树常用于对图像进行分割和特征提取。

以下是一个用Python 3.6实现对像进行四叉树分割特征点提取的例代码：

import cv
import numpy as np

# 定义四叉节点类
class QuadtreeNode:
    def __init__(self, x, y, w, h, threshold):
        self.x = x
        self.y = y
        self.w = w
        self.h = h
        self.threshold = threshold
        self.color = -1
        self.children = []

    def is_leaf(self):
        return len(self.children) == 0

# 计算图像的灰度直方图
def compute_histogram(img):
    hist = np.zeros(256)
    for i in range(img.shape[0]):
        for j in range(img.shape[1]):
            hist[img[i][j]] += 1
    return hist

# 计算图像的方差
def compute_variance(img):
    mean = np.mean(img)
    variance = 0
    for i in range(img.shape[0]):
        for j in range(img.shape[1]):
            variance += (img[i][j] - mean) ** 2
    variance /= (img.shape[0] * img.shape[1])
    return variance

# 构建四叉树
def build_quadtree(img, x, y, w, h, threshold):
    node = QuadtreeNode(x, y, w, h, threshold)
    if w <= 1 or h <= 1:
        node.color = img[y][x]
    elif compute_variance(img[y:y+h, x:x+w]) <= threshold:
        node.color = img[y][x]
    else:
        nw = build_quadtree(img, x, y, w//2, h//2, threshold)
        ne = build_quadtree(img, x+w//2, y, w-w//2, h//2, threshold)
        sw = build_quadtree(img, x, y+h//2, w//2, h-h//2, threshold)
        se = build_quadtree(img, x+w//2, y+h//2, w-w//2, h-h//2, threshold)
        node.children = [nw, ne, sw, se]
    return node

# 提取特征点
def extract_feature_points(node, points):
    if node.is_leaf():
        points.append((node.x + node.w // 2, node.y + node.h // 2))
    else:
        for child in node.children:
            extract_feature_points(child, points)

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 构建四叉树
root = build_quadtree(img, 0, 0, img.shape[1], img.shape[0], 50)

# 提取特征点
points = []
extract_feature_points(root, points)

# 在图像上绘制特征点
for x, y in points:
    cv2.circle(img, (x, y), 2, (255, 0, 0), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先定义了一个`QuadtreeNode`类来表示四叉树的节点。然后，我们实现了三个辅助函数：

- `compute_histogram`：计算图像的灰度直方图。
- `compute_variance`：计算图像的方差。
- `build_quadtree`：构建四叉树。

在`build_quadtree`函数中，我们使用递归的方式对图像进行分割。如果当前节点表示的区域的宽度或高度小于等于1，或者区域的方差小于等于给定的阈值，则将当前节点标记为叶节点，并用区域中心的灰度值填充它。否则，将当前节点分成四个子节点，并递归地构建它们。

最后，我们实现了一个`extract_feature_points`函数来提取特征点。如果当前节点是叶节点，则将它的中心坐标添加到特征点列表中。否则，递归地提取子节点的特征点。

在主程序中，我们首先加载一张图像，并使用`build_quadtree`函数构建四叉树。然后，我们使用`extract_feature_points`函数提取特征点，并在图像上绘制它们。最后，我们显示图像并等待用户按下任意键关闭窗口。

注意：上面的代码只是一个示例，实际使用时可能需要根据具体场景进行调整。