python实现harris角点检测

Harris角点检测是一种计算机视觉中的特征检测算法，常用于图像的关键点检测，特别是在目标跟踪、图像匹配等场景中。Python实现Harris角点检测通常会利用OpenCV库提供的函数，步骤如下：

1. **导入所需的库**：

import cv2
import numpy as np

2. **读取图片并转换为灰度图像**：

image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. **计算图像的一阶导数**：

dx = np.gradient(image, axis=0)  # x方向梯度
dy = np.gradient(image, axis=1)  # y方向梯度

4. **构建Harris响应矩阵**：

# 计算局部像素协方差矩阵
Ixx = np.sum(dx**2)
Iyy = np.sum(dy**2)
Ixy = np.sum(dx * dy)

# Harris算子
K = Ixx * Iyy - Ixy**2

5. **设置阈值和窗口大小**：

kernel_size = 2
threshold = 0.04
response = K / (kernel_size**2)

6. **寻找角点**：

corners = cv2.cornerHarris(response, kernel_size, threshold[, blockSize[, useHarris responses]])

7. **非极大值抑制**（NMS）和角点归一化：

 corners_peaks = cv2.minMaxLoc(corners)[1]  # 获取最大值索引
good_corners = cv2.cornerSubPix(image, corners_peaks, (5, 5), (-1, -1), criteria)

8. **绘制角点**：

image_with_corners = cv2.drawKeypoints(image, good_corners, image, color=(0, 0, 255))
cv2.imshow("Detected Corners", image_with_corners)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()