用c++实现 harris角点检测

Harris角点检测算法是一种计算机视觉中的特征检测算法，可以用于图像配准、跟踪、计算3D点等领域。其思想是通过计算像素邻域内像素在x和y方向上的梯度，得到一个测量该点特征值的矩阵M，通过该矩阵的特征值判断该点是否为角点。以下是用c语言实现Harris角点检测算法的基本步骤：

1. 读入图片并转化为灰度图像。

2. 计算每个像素邻域内像素在x和y方向上的梯度。

3. 计算对应像素的M矩阵。

4. 计算矩阵的特征值与特征向量。

5. 判断该点是否为角点，可以根据特征值确定是否大于一定的阈值。

6. 输出角点结果。

这里只给出基本的算法步骤，实现细节还需要结合具体代码实现。

相关问题

harris角点检测 c++

Harris角点检测是一种计算机视觉技术，用于在图像中寻找具有显著方向变化特征的区域，通常表现为角点形状。它是基于灰度图像局部像素对比度的一维特征矩阵计算，通过Harris算子来评估每个像素点周围是否为角点。

在C++中实现Harris角点检测，一般步骤包括：

1. **读取和预处理图像**：首先加载图片，然后进行必要的预处理，如灰度化、平滑（如高斯滤波）等。

2. **计算图像梯度**：对图像进行x和y方向的导数计算，得到两个梯度分量（通常是 Sobel 或者 Laplacian 等算子的结果）。

3. **构建Harris响应矩阵**：基于两个梯度分量，计算Harris响应矩阵 \( H \)，其公式涉及邻域像素值的一阶和二阶导数。

4. **阈值处理**：设置阈值，过滤掉响应值低于阈值的候选角点，因为它们可能是噪声。

5. **非极大值抑制**：对于响应值较高的点，找到局部最大值并将其标记为角点，同时消除其他近似的局部峰值。

6. **连接操作**：有时为了提高检测性能，会应用连接操作来合并临近的弱角点。

以下是简化的C++代码片段示例（注意这只是一个伪代码，实际实现可能需要第三方库支持，比如OpenCV）:

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat gradX, gradY; // 梯度向量
float Harris_response[N*N]; // Harris响应矩阵
std::vector<cv::Point2f> corners; // 角点集合

// 计算梯度
cv::Sobel(img, gradX, CV_32F, 1, 0);
cv::Sobel(img, gradY, CV_32F, 0, 1);

// 构建Harris响应矩阵
for(int i = 0; i < N; i++) {
    for(int j = 0; j < N; j++) {
        Harris_response[i * N + j] = ... // 基于gradX和gradY的计算
    }
}

// 设置阈值和检测角点
for(int i = 0; i < N; i++) {
    for(int j = 0; j < N; j++) {
        if(Harris_response[i * N + j] > threshold) {
            cv::Point2f corner(i, j);
            corners.push_back(corner);
        }
    }
}

// 非极大值抑制
cv::goodFeaturesToTrack(..., &corners, ...); // OpenCV函数

// 连接角点
// ...

Harris角点检测c++代码

Harris角点检测是一种用于图像处理中的特征提取方法，它能够识别图像中的角点。该算法的基本思想是通过检测图像亮度变化显著的点来识别角点，通常包括以下几个步骤：

1. 计算图像中每个像素点的梯度信息（通常是X和Y方向的梯度）。
2. 计算梯度的乘积，构建一个自相关矩阵（通常称为Harris矩阵）。
3. 对自相关矩阵进行局部窗口的积分，以便对图像中每个像素点的局部窗口进行角点响应函数（CRF）计算。
4. 设置一个阈值，通过比较CRF的值来确定角点的位置。

以下是一个简化的C++代码示例，用于演示如何实现基本的Harris角点检测算法：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cmath>

// 计算梯度和梯度乘积
void computeHarrisResponses(cv::Mat &src, cv::Mat &dst, int blockSize, int apertureSize) {
    cv::Mat Ix, Iy;
    cv::Mat Ix2, Iy2, Ixy;
    cv::Sobel(src, Ix, CV_32F, 1, 0, apertureSize);
    cv::Sobel(src, Iy, CV_32F, 0, 1, apertureSize);

    cv::multiply(Ix, Ix, Ix2);
    cv::multiply(Iy, Iy, Iy2);
    cv::multiply(Ix, Iy, Ixy);

    int d = src.channels();

    for (int i = blockSize / 2; i < src.rows - blockSize / 2; ++i) {
        for (int j = blockSize / 2; j < src.cols - blockSize / 2; ++j) {
            float sum_x2 = cv::sum(Ix2.colRange(j - blockSize / 2, j + blockSize / 2).rowRange(i - blockSize / 2, i + blockSize / 2))[0];
            float sum_y2 = cv::sum(Iy2.colRange(j - blockSize / 2, j + blockSize / 2).rowRange(i - blockSize / 2, i + blockSize / 2))[0];
            float sum_xy = cv::sum(Ixy.colRange(j - blockSize / 2, j + blockSize / 2).rowRange(i - blockSize / 2, i + blockSize / 2))[0];

            float det = (sum_x2 * sum_y2 - sum_xy * sum_xy);
            float trace = sum_x2 + sum_y2;
            float harris_response = det - 0.04 * (trace * trace);
            dst.at<float>(i - blockSize / 2, j - blockSize / 2) = harris_response;
        }
    }
}

int main() {
    cv::Mat src, dst;
    src = cv::imread("path_to_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }

    dst.create(src.size(), CV_32FC1);
    computeHarrisResponses(src, dst, 3, 3);

    cv::Mat dst_norm, dst_norm_scaled;
    cv::normalize(dst, dst_norm, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);
    cv::convertScaleAbs(dst_norm, dst_norm_scaled);

    cv::imshow("Harris Corner Response", dst_norm_scaled);
    cv::waitKey();

    return 0;
}

在上面的代码中，首先对输入的灰度图像`src`进行Sobel边缘检测，得到X和Y方向的梯度图像。然后，对梯度图像的局部窗口进行计算，以获取每个像素的角点响应值。最后，使用`cv::normalize`函数对结果进行归一化，并显示角点响应图像。

需要注意的是，为了获得更好的效果，你可能需要调整`blockSize`和`apertureSize`这两个参数，并且在实际应用中通常会使用非极大值抑制来精确定位角点。