编写python代码实现用harris算法对棋盘格进行角点检测,并给出完整代码
时间: 2023-06-03 08:06:16 浏览: 70
好的,以下是Python实现的Harris算法检测棋盘格角点的完整代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('chessboard.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算Harris角点
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
# 将图像膨胀,以便更清楚地看到角点
dst = cv2.dilate(dst, None)
# 设定阈值,只显示角点
img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]
cv2.imshow('corners', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,这个代码仅仅是个简单的例子,实际上使用Harris算法进行准确的角点检测还需要进行参数调整和图像处理优化。
希望这个代码对你有所帮助!
相关问题
用python来绘制棋盘格,并用harris算法检测角点,给出完整代码
以下是代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义棋盘格大小
rows = 8
cols = 8
# 创建棋盘格图像
img = np.zeros((rows*50, cols*50), dtype=np.uint8)
for i in range(0, rows*50, 50):
for j in range(0, cols*50, 50):
if (i//50+j//50) % 2 == 0:
img[i:i+50, j:j+50] = 255
else:
img[i:i+50, j:j+50] = 0
# 使用Harris算法检测角点
gray = np.float32(img)
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
dst = cv2.dilate(dst, None)
# 标记角点
img[dst > 0.01*dst.max()] = 127
# 显示结果
cv2.imshow('Chessboard', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码首先创建一个 $8 \times 8$ 的棋盘格图像,然后使用 Harris 算法检测其中的角点并标记出来,最后显示结果。
matlab代码实现Harris算法对右图人脸进行角点检测
以下是使用MATLAB实现Harris角点检测算法的示例代码:
```matlab
% 读取图片
img = imread('right_face.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);
% Harris角点检测
sigma = 1; % 高斯平滑参数
threshold = 10000; % 阈值
k = 0.04; % Harris算法参数
window_size = 5; % 窗口大小
% 计算x和y方向的梯度
dx = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1];
dy = dx';
Ix = conv2(double(img_gray), dx, 'same');
Iy = conv2(double(img_gray), dy, 'same');
% 计算Ix^2, Iy^2和Ix*Iy
Ix2 = Ix.^2;
Iy2 = Iy.^2;
IxIy = Ix.*Iy;
% 使用高斯平滑处理Ix^2, Iy^2和Ix*Iy
g = fspecial('gaussian', window_size, sigma);
Ix2 = conv2(Ix2, g, 'same');
Iy2 = conv2(Iy2, g, 'same');
IxIy = conv2(IxIy, g, 'same');
% 计算Harris响应函数
R = (Ix2.*Iy2 - IxIy.^2) - k*(Ix2 + Iy2).^2;
% 选取响应函数大于阈值的像素点作为角点
corners = zeros(size(img_gray));
corners(R > threshold) = 1;
% 在图像上标记角点
imshow(img);
hold on;
[y, x] = find(corners);
plot(x, y, 'r.', 'MarkerSize', 10);
hold off;
```
请注意,此代码仅为示例代码,可能需要根据实际情况进行调整。