我要你写的代码是用Harris角点检测算法分析图像,但是这个代码不能直接使用matlab自带的harris函数,同时,无论输入的图像是黑白的还是彩色的都可以检测,以上就是我的要求。如果你听懂了就可以开始写了
时间: 2024-02-06 22:10:05 浏览: 22
好的,了解了您的需求,我将尝试为您编写一个使用 Harris 角点检测算法分析图像的 Python 代码。以下是代码实现的基本步骤:
1. 将输入图像转换为灰度图像。
2. 计算图像中每个像素的梯度值及方向。
3. 构建 M 矩阵,计算每个像素的响应函数值 R。
4. 设置阈值,选取具有最大响应函数值的像素作为角点,进行非极大值抑制,消除重复角点。
下面是代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义 Harris 角点检测函数
def harris_corner_detection(img, block_size=3, ksize=3, k=0.04, threshold=0.01):
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算图像中每个像素的梯度值及方向
sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=ksize)
sobely = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=ksize)
magnitude = np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2)
angle = np.arctan2(sobely, sobelx) * 180 / np.pi
# 构建 M 矩阵,计算每个像素的响应函数值 R
M = np.zeros((2, 2))
R = np.zeros(img.shape[:2])
offset = block_size // 2
for i in range(offset, img.shape[0] - offset):
for j in range(offset, img.shape[1] - offset):
M[0, 0] = np.sum((sobelx[i-offset:i+offset+1, j-offset:j+offset+1] ** 2).flatten())
M[1, 1] = np.sum((sobely[i-offset:i+offset+1, j-offset:j+offset+1] ** 2).flatten())
M[0, 1] = np.sum((sobelx[i-offset:i+offset+1, j-offset:j+offset+1] * sobely[i-offset:i+offset+1, j-offset:j+offset+1]).flatten())
M[1, 0] = M[0, 1]
det_M = np.linalg.det(M)
trace_M = np.trace(M)
R[i, j] = det_M - k * (trace_M ** 2)
# 设置阈值,选取具有最大响应函数值的像素作为角点,进行非极大值抑制,消除重复角点
max_R = np.max(R)
threshold = threshold * max_R
corners = []
for i in range(offset, img.shape[0] - offset):
for j in range(offset, img.shape[1] - offset):
if R[i, j] > threshold and R[i, j] == np.max(R[i-offset:i+offset+1, j-offset:j+offset+1]):
corners.append((i, j))
return corners
```
该函数的参数包括:
- `img`:需要进行角点检测的输入图像。
- `block_size`:计算 M 矩阵时所选取的像素块大小,默认为 3。
- `ksize`:计算梯度值时所使用的 Sobel 核大小,默认为 3。
- `k`:Harris 角点检测算法中的常数,默认为 0.04。
- `threshold`:角点响应函数值的阈值,默认为 0.01。
函数返回检测到的角点的坐标列表。
示例代码:
```python
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 进行角点检测
corners = harris_corner_detection(img)
# 在图像上绘制角点
for corner in corners:
cv2.circle(img, corner[::-1], 3, (0, 255, 0), -1)
# 显示结果
cv2.imshow('Harris Corner Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,该代码可能需要根据具体情况进行调整和优化,例如调整阈值、修改梯度计算方法等。