python实现Harris角点检测

Harris 角点检测是一种经典的计算机视觉算法，用于检测图像中的角点。在 Python 中，可以使用 OpenCV 库来实现 Harris 角点检测。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算 Harris 角点
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

# 膨胀 Harris 角点
dst = cv2.dilate(dst, None)

# 设置阈值
thresh = 0.01 * dst.max()

# 标记 Harris 角点
img[dst > thresh] = [0, 0, 255]

# 显示图像
cv2.imshow('Harris Corners', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取一张图像，然后将其转换为灰度图像。接着，我们使用 `cv2.cornerHarris()` 函数计算 Harris 角点，并使用 `cv2.dilate()` 函数对结果进行膨胀。然后，我们设置一个阈值，并使用 `cv2.imshow()` 函数显示标记了 Harris 角点的图像。

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Python实现Harris角点检测

Harris角点检测是一种用于图像特征检测的经典算法，它寻找那些局部区域灰度变化强烈且周围区域变化相对平缓的像素点，通常被认为是图像中的兴趣点。在Python中，可以借助OpenCV库来实现Harris角点检测。以下是基本步骤：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 加载图像并转换为灰度图像：

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

3. 计算图像的梯度（通常是Sobel算子计算x、y方向的梯度）：

gx, gy = np.gradient(img)

4. 计算Harris响应矩阵：

det = gx * gy
trace = gx**2 + gy**2
harris_matrix = det * det - trace * trace

5. 应用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），找到显著的角点：

# 使用阈值和窗口大小设置角点响应
threshold, min_distance = 0.01*cv2.__version__, 3
locations = np.where(harris_matrix > threshold)

# 获取每个像素及其邻域，找出最大响应的位置
corners = []
for y, x in zip(locations[0], locations[1]):
    if is_corner_valid(x, y, harris_matrix, min_distance):
        corners.append((x, y))

6. 返回角点坐标：

corners = np.array(corners)

其中`is_corner_valid`是一个辅助函数，用于检查新检测到的角点是否满足邻域内响应最高的条件。

python实现harris角点检测

Harris角点检测是一种计算机视觉中的特征检测算法，常用于图像的关键点检测，特别是在目标跟踪、图像匹配等场景中。Python实现Harris角点检测通常会利用OpenCV库提供的函数，步骤如下：

1. **导入所需的库**：

import cv2
import numpy as np

2. **读取图片并转换为灰度图像**：

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

3. **计算图像的一阶导数**：

dx = np.gradient(image, axis=0)  # x方向梯度
dy = np.gradient(image, axis=1)  # y方向梯度

4. **构建Harris响应矩阵**：

# 计算局部像素协方差矩阵
Ixx = np.sum(dx**2)
Iyy = np.sum(dy**2)
Ixy = np.sum(dx * dy)

# Harris算子
K = Ixx * Iyy - Ixy**2

5. **设置阈值和窗口大小**：

kernel_size = 2
threshold = 0.04
response = K / (kernel_size**2)

6. **寻找角点**：

corners = cv2.cornerHarris(response, kernel_size, threshold[, blockSize[, useHarris responses]])

7. **非极大值抑制**（NMS）和角点归一化：

 corners_peaks = cv2.minMaxLoc(corners)[1]  # 获取最大值索引
good_corners = cv2.cornerSubPix(image, corners_peaks, (5, 5), (-1, -1), criteria)

8. **绘制角点**：

image_with_corners = cv2.drawKeypoints(image, good_corners, image, color=(0, 0, 255))
cv2.imshow("Detected Corners", image_with_corners)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()