Harris角点检测代码

Harris角点检测是一种常用的图像特征检测算法，它可以用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等领域。下面是Harris角点检测的代码实现步骤：
1. 计算x、y方向的梯度值Mat_x、Mat_y。
2. 计算每个像素点的I_x^2、I_y^2、I_x*I_y。
3. 对每个像素点周围的窗口进行卷积，得到M矩阵。
4. 计算每个像素点的响应函数R。
5. 对响应函数R进行非极大值抑制和阈值处理，得到角点。

具体的代码实现可以参考引用中的C++源码实现。同时，如果想要更详细地了解Harris角点检测算法的原理和实现，可以参考引用中的博文。

相关问题

Harris角点检测代码复现python

Harris角点检测是一种用于图像特征检测的经典技术，它基于局部图像的灰度梯度信息来寻找兴趣点。在Python中，你可以使用开源库如OpenCV来实现Harris角点检测算法。以下是一个简单的步骤：

1. **导入必要的库**：

import cv2
import numpy as np

2. **读取图像**：

image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. **计算图像梯度**：

gx = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)  # Sobel x
gy = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)  # Sobel y

4. **计算Harris响应矩阵**：

def harris_response(Ix, Iy):
    # 计算Ix*Ix 和 Iy*Iy 的局部平均值
    Rxx = cv2.boxFilter(Ix * Ix, -1, (3, 3))
    Ryy = cv2.boxFilter(Iy * Iy, -1, (3, 3))
    # 计算Ix*Iy的局部平均值
    Rxy = cv2.boxFilter(Ix * Iy, -1, (3, 3))

    # Harris算子
    A = Rxx + Ryy - k * (Rxy**2)
    D = Rxx * Ryy - (Rxy**2)

    return A, D

k = 0.04  # Harris算子常数，通常设置为0.04~0.08
A, D = harris_response(gx, gy)

5. **非极大值抑制和阈值处理**：

# 检测角点并应用非极大值抑制
corners = cv2.cornerHarris(A, 2, 3, k)
# 将响应转换为原图尺寸，然后设置阈值并找出角点位置
_, corners = cv2.threshold(corners, 0.01 * corners.max(), 255, 0)

6. **标记角点到原图上**：

corners = np.uint8(corners)
top_left = tuple(np.argwhere(corners == 255).flatten())
bottom_right = tuple(np.flipud(np.argwhere(corners == 255)).flatten())

for pt in zip(top_left, bottom_right):
    cv2.circle(image, pt, 2, (0, 0, 255), thickness=2)

7. **显示结果**：

cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Harris角点检测代码编写，要求返回角点坐标，不调库

第一个问题的回答：

Harris角点检测是通过计算局部灰度变化来检测图像中的角点，一般可以通过以下步骤来编写角点检测算法：

1. 对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像；
2. 对图像进行高斯滤波，减少图像噪声；
3. 计算Sobel算子，求取图像在x和y方向上的梯度；
4. 计算每个像素点的M矩阵；
5. 根据M矩阵的响应函数计算每个像素点的角点响应值；
6. 对角点响应值进行非极大值抑制，得到所有的角点；
7. 根据设定的阈值，筛选出最终的角点，并返回角点的坐标。

下面是一个简单的Harris角点检测的代码实现，仅供参考：

import cv2
import numpy as np


def harris_corner_detection(image, ksize=3, k=0.04, threshold=0.01):
    # 1. 灰度化处理
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 2. 高斯滤波
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (ksize, ksize), 0)
    # 3. 求取x和y方向上的梯度
    dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=ksize)
    dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=ksize)
    # 4. 计算M矩阵
    Ix2 = dx ** 2
    Iy2 = dy ** 2
    Ixy = dx * dy
    M11 = cv2.GaussianBlur(Ix2, (ksize, ksize), 0)
    M22 = cv2.GaussianBlur(Iy2, (ksize, ksize), 0)
    M12 = cv2.GaussianBlur(Ixy, (ksize, ksize), 0)
    # 5. 计算角点响应值
    det_M = M11 * M22 - M12 ** 2
    trace_M = M11 + M22
    harris_response = det_M - k * trace_M ** 2
    # 6. 非极大值抑制，获得所有角点
    harris_response_max = cv2.dilate(harris_response, None)
    harris_corners = np.zeros_like(harris_response)
    harris_corners[harris_response > threshold * harris_response_max] = 255
    harris_corners = np.uint8(harris_corners)
    # 7. 获取角点坐标
    corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10, mask=harris_corners)
    corners = np.int0(corners)
    corners = [tuple(c[0]) for c in corners]
    return corners

这段代码实现了基本的Harris角点检测算法，输入一个彩色图像，输出它的所有角点坐标。但需要注意的是，Harris角点检测算法对于光照变化敏感，需要进行图像预处理，以及对阈值进行适当调整。