Python实现steger算法

Steger算法是一种用于计算图像的Harris角点检测的算法。以下是Python实现的基本步骤：

1. 计算图像的梯度，可以使用Sobel算子或其他算子来计算。

2. 计算每个像素点的M矩阵，其中M矩阵是一个2x2的矩阵，表示该像素点的梯度值和梯度方向。

3. 对于每个像素点，计算其邻域内的M矩阵的和，得到一个3x3的M矩阵。

4. 计算每个像素点的响应函数R，其中R的公式为：det(M) - k(trace(M))^2，其中det(M)表示M矩阵的行列式，trace(M)表示M矩阵的迹，k是一个常数。

5. 对于每个像素点，比较其响应函数R与邻域内其他像素点的R值，如果该像素点的R值是邻域内最大的，则将其标记为角点。

以下是Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

def steger_corners(image, k=0.04):
    # 计算图像的梯度
    dx = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0)
    dy = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1)

    # 计算M矩阵
    m11 = dx**2
    m12 = dx * dy
    m22 = dy**2

    # 计算邻域内M矩阵的和
    kernel = np.ones((3, 3), np.float32)
    m11_sum = cv2.filter2D(m11, -1, kernel)
    m12_sum = cv2.filter2D(m12, -1, kernel)
    m22_sum = cv2.filter2D(m22, -1, kernel)

    # 计算响应函数R
    det_m = m11_sum * m22_sum - m12_sum**2
    trace_m = m11_sum + m22_sum
    r = det_m - k * trace_m**2

    # 找到角点
    corner_map = np.zeros_like(image, dtype=np.uint8)
    corner_map[r > np.max(r) * 0.01] = 255

    return corner_map

其中，image是输入的图像，k是响应函数中的常数，可以根据需要进行调整。函数返回一个二值化的角点图像。