用anaconda和pycharm来实现harris算法提取点特征

Harris角点检测是一种常用的图像特征提取方法，在Python中，你可以通过Anaconda集成环境管理和PyCharm集成开发环境来实现。以下是简单的步骤：

1. **安装环境**:
- 首先，确保你已经安装了Anaconda，这是Python的数据科学平台，包含了NumPy、Pandas等库，可以方便地创建和管理虚拟环境。

2. **创建虚拟环境**:
- 打开命令行，进入你的工作目录，然后创建一个新的虚拟环境，例如:`conda create -n harris_project python=3.7`
- 激活新环境:`conda activate harris_project`

3. **安装必要的库**:
- 使用`pip`安装OpenCV (cv2) 和 numpy等用于处理图像的库:`pip install opencv-python numpy`

4. **配置PyCharm**:
- 打开PyCharm，点击"File" -> "Settings", 然后选择"Project Interpreter"，点击"+"添加新的Python解释器，选择刚才激活的虚拟环境。

5. **编写Harris角点检测代码**:
- 在PyCharm中新建一个Python文件，导入所需的库并实现Harris算法。示例代码如下：

     import cv2
     import numpy as np

     def compute_harris_response(img, ksize=3, sigma=3):
         # 计算灰度图像梯度
         gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
         dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=ksize, scale=1, delta=0, borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)
         dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=ksize, scale=1, delta=0, borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)

         # 移动平均滤波
         dx = cv2.GaussianBlur(dx, (sigma, sigma), 0)
         dy = cv2.GaussianBlur(dy, (sigma, sigma), 0)

         # 计算Hessian矩阵和特征值
         Harris_matrix = np.float32([[dx * dx, dx * dy], [dy * dx, dy * dy]])
         det = np.linalg.det(Harris_matrix)
         trace = np.trace(Harris_matrix)

         # 根据特征值判断是否为角点
         response = det - ksize * (trace ** 2)
         return response

     # 加载图片并应用Harris算法
     img = cv2.imread('your_image.jpg')
     response = compute_harris_response(img)
     corners = cv2.cornerHarris(response, 2, 3, 0.04)

- 将`corners`转换回坐标，并绘制角点到原始图像上。

6. **运行和调试**:
- 在PyCharm中运行代码，查看结果。记得替换`'your_image.jpg'`为你要检测角点的实际图片路径。