harris角点检测python直接调用opencv

Harris角点检测是一种常见的计算机视觉技术，用于寻找图像中的兴趣点，如边缘转折点。在Python中，你可以通过OpenCV库（cv2）轻松地实现Harris角点检测。以下是基本步骤：

首先，你需要安装OpenCV库，如果还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install opencv-python

然后，你可以按照以下代码片段来进行Harris角点检测：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 初始化 Harris 点检测器，设置阈值和其他参数
detector = cv2.cornerHarris(image, 2, 3, 0.04)

# 对响应进行阈值处理，获取角点位置
thresholded = detector >= 0.01 * detector.max()
corners = np.argwhere(thresholded)

# 在原图上标记找到的角点
result = image.copy()
result[corners[:, 1], corners[:, 0]] = [0, 0, 255]

# 显示结果
cv2.imshow("Harris Corners", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`2`和`3`代表高斯核的大小，`0.04`是特征响应阈值。`thresholded`是一个二进制图像，表示哪些像素被认为是角点。