写一个harris角点检测算法
时间: 2023-11-03 16:05:37 浏览: 27
好的,下面是一个简单的 Harris 角点检测算法的实现。这里我们使用 OpenCV 库来实现。
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算图像的导数,使用 Scharr 滤波器
dx = cv2.Scharr(gray, cv2.CV_64F, 1, 0)
dy = cv2.Scharr(gray, cv2.CV_64F, 0, 1)
# 计算 M 矩阵的三个元素
Ixx = dx*dx
Ixy = dx*dy
Iyy = dy*dy
# 对 M 矩阵进行高斯滤波
ksize = 3
sigma = 1.0
Ixx = cv2.GaussianBlur(Ixx, (ksize, ksize), sigma)
Ixy = cv2.GaussianBlur(Ixy, (ksize, ksize), sigma)
Iyy = cv2.GaussianBlur(Iyy, (ksize, ksize), sigma)
# 计算 Harris 值
k = 0.04
det_M = Ixx*Iyy - Ixy*Ixy
trace_M = Ixx + Iyy
Harris = det_M - k * trace_M * trace_M
# 阈值处理,筛选出角点
threshold = 0.01 * Harris.max()
result = np.zeros_like(Harris, dtype=np.uint8)
result[Harris > threshold] = 255
# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码中,我们首先读取一张图片,并将其转换为灰度图像。然后计算图像的导数,使用 Scharr 滤波器计算 M 矩阵的三个元素。对 M 矩阵进行高斯滤波,然后计算 Harris 值。最后通过阈值处理筛选出角点,并将结果显示出来。