Harris角点检测PYTHON

Harris角点检测是一种常用的图像特征检测算法，在Python中可以利用OpenCV库来实现。它基于图像局部区域的灰度梯度信息，计算每个像素周围的矩和Harris矩阵，然后寻找具有高稳定性和显著变化性的点作为角点。

以下是基本步骤：

1. **计算图像梯度**：对图像进行 Sobel 操作（或者 Scharr 等），得到水平和垂直方向的梯度幅值和方向。

2. **构建Harris响应函数**：对于每个像素，计算Harris矩阵（通常是Ixx * Iyy - Ixy^2），其中Ixx和Iyy分别表示主方向上梯度幅值的平方，Ixysq表示两个方向梯度幅值乘积的平方。

3. **响应值计算**：通过对Harris矩阵取对角线元素之差除以它们的和，得到响应值K，这个值越大，该像素越有可能是角点。

4. **非极大值抑制**：为了消除噪声影响，找到响应值最大的邻居，并将其置为最大值，其他相邻像素值降为0。

5. **阈值处理**：设置阈值，将响应值低于阈值的点设为非角点，高于阈值的点则保留为角点。

在Python中，你可以通过以下代码片段进行Harris角点检测：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算Sobel梯度
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 结合梯度计算Harris响应矩阵
laplacian = sobelx ** 2 + sobely ** 2
harris_matrix = laplacian * laplacian - (laplacian ** 2).mean()

# 设置阈值和邻域大小
threshold, max_response = 0.01*img.size, harris_matrix.max()
det = harris_matrix.diag()
trace = harris_matrix.trace()

# 角点检测并标记
corners = np.argwhere((det > threshold) & (det >= trace))

# 显示结果
cv2.drawChessboardCorners(img, patternSize=(8, 8), corners=corners, patternWasFound=True)
cv2.imshow('Harris Corners', img)
cv2.waitKey(0)