harris算法 python实现

下面是一个简单的Harris角点检测的Python实现，使用了OpenCV库：

import cv2
import numpy as np

def harris_corner_detection(image, k=0.04):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = np.float32(gray)

    # 计算图像梯度
    gradient = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

    # 进行角点检测
    threshold = 0.01 * gradient.max()
    corner_image = np.zeros_like(image)
    corner_image[gradient > threshold] = [0, 0, 255]

    return corner_image

# 载入测试图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 进行角点检测
corner_image = harris_corner_detection(image)

# 显示结果
cv2.imshow('Harris corner detection', corner_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个实现中，我们首先将彩色图像转换为灰度图像，然后使用`cv2.cornerHarris()`函数计算梯度响应，通过设置一个阈值，将角点标记在输出图像中，最后显示输出图像。