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c语言代码

Harris角点检测是一种用于图像处理和计算机视觉中的角点检测算法。该算法通过计算图像中每个像素点的Harris响应函数来确定角点的位置。

下面是一个简单的Harris角点检测的C语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

#define IMAGE_WIDTH 100
#define IMAGE_HEIGHT 100

float gaussian(int x, int y, float sigma) {
  return exp(-(x*x + y*y) / (2*sigma*sigma));
}

void HarrisCornerDetection(unsigned char* image, unsigned char* output, float threshold) {
  float dx, dy;
  float Ix, Iy, Ixy, Ixx, Iyy;
  float det, trace, r;
  int x, y;

  for (y = 1; y < IMAGE_HEIGHT-1; y++) {
    for (x = 1; x < IMAGE_WIDTH-1; x++) {
      Ix = image[(y+1)*IMAGE_WIDTH + x] - image[(y-1)*IMAGE_WIDTH + x];
      Iy = image[y*IMAGE_WIDTH + x+1] - image[y*IMAGE_WIDTH + x-1];
      Ixx = Ix * Ix;
      Iyy = Iy * Iy;
      Ixy = Ix * Iy;

      dx += Ixx;
      dy += Iyy;
      det = Ixx * Iyy - Ixy * Ixy;
      trace = Ixx + Iyy;
      r = det - 0.04f * trace * trace;

      output[y*IMAGE_WIDTH + x] = r > threshold ? 255 : 0;
    }
  }
}

int main() {
  unsigned char image[IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT];
  unsigned char output[IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT];

  // 这里可以初始化image数组，加载图像的灰度值

  HarrisCornerDetection(image, output, 100);

  // 输出结果到文件或显示图像

  return 0;
}

这段代码首先定义了一个高斯函数用于计算角点检测的权重，然后实现了一个HarrisCornerDetection函数来执行角点检测。函数中使用了一些局部变量来计算Harris响应函数，并通过阈值判断是否为角点。

在主函数中，你可以根据需求初始化image数组，加载图像的灰度值，并将结果输出到文件或显示图像。

注意，这只是一个简化版的Harris角点检测代码示例，实际应用中可能需要更多的图像处理和优化步骤。

Harris角点检测python代码

Harris角点检测是一种计算机视觉算法，用于检测图像中的角点。以下是Harris角点检测的Python代码：

1. 首先需要导入必要的库：

from PIL import Image
from numpy import *
from pylab import *

2. 定义计算Harris响应函数的函数：

def compute_harris_response(im, sigma=3):
    """ 在一幅灰度图像中，对每个像素计算Harris角点检测器响应函数 """
    # 计算导数
    imx = zeros(im.shape)
    filters.gaussian_filter(im, (sigma,sigma), (0,1), imx)
    imy = zeros(im.shape)
    filters.gaussian_filter(im, (sigma,sigma), (1,0), imy)
    # 计算Harris矩阵的分量
    Wxx = filters.gaussian_filter(imx*imx, sigma)
    Wxy = filters.gaussian_filter(imx*imy, sigma)
    Wyy = filters.gaussian_filter(imy*imy, sigma)
    # 计算特征值和迹
    Wdet = Wxx*Wyy - Wxy**2
    Wtr = Wxx + Wyy
    return Wdet / Wtr

3. 定义获取Harris角点的函数：

def get_harris_points(harrisim, min_distance=10, threshold=0.1):
    """ 从一幅Harris响应图像中返回角点。min_distance为分割角点和图像边界的最小像素数目 """
    # 寻找高于阈值的候选角点
    corner_threshold = harrisim.max() * threshold
    harrisim_t = (harrisim > corner_threshold) * 1
    # 得到候选点的坐标
    coords = array(harrisim_t.nonzero()).T
    # 以及它们的Harris响应值
    candidate_values = [harrisim[c[0],c[1]] for c in coords]
    # 对候选点按照Harris响应值进行排序
    index = argsort(candidate_values)
    # 将可行点的位置保存到数组中
    allowed_locations = zeros(harrisim.shape)
    allowed_locations[min_distance:-min_distance,min_distance:-min_distance] = 1
    # 按照最小距离原则，选择最佳Harris点
    filtered_coords = []
    for i in index:
        if allowed_locations[coords[i,0],coords[i,1]] == 1:
            filtered_coords.append(coords[i])
            allowed_locations[(coords[i,0]-min_distance):(coords[i,0]+min_distance),
                              (coords[i,1]-min_distance):(coords[i,1]+min_distance)] = 0
    return filtered_coords

4. 定义绘制Harris角点的函数：

def plot_harris_points(image, filtered_coords):
    """ 绘制图像中检测到的角点 """
    figure()
    gray()
    imshow(image)
    plot([p[1] for p in filtered_coords], [p[0] for p in filtered_coords], '*', color='r')
    axis('off')
    show()

5. 最后，可以使用以下代码来运行Harris角点检测：

# 读入图像
im = array(Image.open(r"C:\Users\13121\Desktop\test.jpg").convert('L'))
# 计算Harris响应函数
harrisim = compute_harris_response(im)
# 获取Harris角点
filtered_coords = get_harris_points(harrisim, 6, 0.01)
# 绘制Harris角点
plot_harris_points(im, filtered_coords)