根据harris原理用python写一个findcorners函数返回灰度图像和角点坐

标

以下是使用Harris角点检测算法的Python代码，该算法使用OpenCV库实现：

import cv2
import numpy as np

def findcorners(img):
    # Convert the image to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Calculate the Harris corner detector response
    corners = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

    # Find the coordinates of the corners
    coords = np.column_stack(np.where(corners > 0.01 * corners.max()))

    # Draw circles around the corners
    for coord in coords:
        cv2.circle(img, tuple(coord), 3, (0, 0, 255), -1)

    return img, coords

该函数接受一个彩色图像作为输入，并返回一个带有红色圆圈标记的图像和角点的坐标。Harris角点检测算法通过计算每个像素周围像素的强度差异来识别角点。在此实现中，我们使用了OpenCV库中的`cv2.cornerHarris()`函数来计算角点响应。然后，我们将响应高于某个阈值的像素标记为角点，并在图像上绘制红色圆圈来标记它们。最后，我们返回带有标记的图像和角点的坐标。