python灰度图角点检测

Python中的角点检测是计算机视觉中的一个重要问题，可以用于图像处理、目标跟踪等领域。灰度图像是角点检测的常见输入类型之一，可以通过OpenCV库中的函数实现。

在Python中，常用的角点检测算法包括Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等。以Harris角点检测为例，可以通过以下步骤实现：

1. 读入灰度图像；
2. 计算图像梯度；
3. 计算每个像素点的Harris响应值；
4. 根据Harris响应值选取角点。

具体实现可以参考以下代码：

import cv2

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('gray_img.jpg', 0)

# 计算图像梯度
dx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
dy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 计算每个像素点的Harris响应值
k = 0.04
corner_response = cv2.cornerHarris(dx, dy, 3, k)

# 根据Harris响应值选取角点
threshold = 0.01 * corner_response.max()
corner_img = img.copy()
corner_img[corner_response > threshold] = 255

# 显示角点图像
cv2.imshow('Corner Detection', corner_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()