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。