harris角点检测python实现,只能使用numpy和cv2这两个库，不得使用成熟函数

您好，对于您的第一个问题，可以使用numpy和cv2库进行Harris角点检测的实现。应该将图片转换为灰度图像，并使用Sobel算子计算x与y方向的梯度，然后计算内部治具矩阵，使用Harris检测算法获取角点，在图像上标出检测到的角点。需要注意的是，该实现需要自行编写角点检测算法，不能使用现成的函数。希望能帮到您。那么，请听一个笑话：有一天，一只鸡走到银行门口，然后它问保安："咯咯咯咯咯？"，保安回答："抱歉，我不知道银行卡的密码。"

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Harris角点检测python实现

Harris角点检测是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的角点。以下是用Python实现Harris角点检测的代码：

import cv2
import numpy as np

def Harris_corner_detection(image, k=0.04, threshold=0.01):
    # Convert the image to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    height, width = gray.shape

    # Calculate the gradients in x and y directions
    Ix = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    Iy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

    # Calculate the products of the gradients
    Ix2 = np.multiply(Ix, Ix)
    Iy2 = np.multiply(Iy, Iy)
    Ixy = np.multiply(Ix, Iy)

    # Calculate the sums of the products of gradients
    Sx2 = cv2.GaussianBlur(Ix2, (3, 3), 0)
    Sy2 = cv2.GaussianBlur(Iy2, (3, 3), 0)
    Sxy = cv2.GaussianBlur(Ixy, (3, 3), 0)

    # Calculate the Harris response for each pixel
    R = np.zeros((height, width))
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            det = (Sx2[y, x] * Sy2[y, x]) - (Sxy[y, x] ** 2)
            trace = Sx2[y, x] + Sy2[y, x]
            R[y, x] = det - (k * (trace ** 2))

    # Threshold the response image and mark the corners
    image_copy = image.copy()
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            if R[y, x] > threshold * R.max():
                cv2.circle(image_copy, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)

    return image_copy

# Test the function on an image
image = cv2.imread('test.jpg')
corners = Harris_corner_detection(image)
cv2.imshow('Harris Corners', corners)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先将输入图像转换为灰度图像。然后，我们使用cv2.Sobel()函数计算图像在x和y方向上的梯度。接下来，我们计算梯度的乘积并使用cv2.GaussianBlur()函数对它们进行平滑处理。最后，我们计算每个像素的Harris响应，并在响应图像中标记角点。最后，我们在测试图像上调用该函数并显示结果。

需要注意的是，Harris角点检测的参数k和阈值threshold可以根据具体情况调整。

harris角点检测python实现

Harris角点检测算法是一种常用的图像特征提取方法，可以用于图像匹配、物体跟踪等应用。下面是一个简单的Python实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算x、y方向上的Sobel导数
Ix = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
Iy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 计算Ix^2, Iy^2, Ix*Iy
Ix2 = Ix * Ix
Iy2 = Iy * Iy
IxIy = Ix * Iy

# 利用高斯滤波对Ix^2, Iy^2, Ix*Iy进行平滑
ksize = 3
sigma = 1
Ix2 = cv2.GaussianBlur(Ix2, (ksize, ksize), sigma)
Iy2 = cv2.GaussianBlur(Iy2, (ksize, ksize), sigma)
IxIy = cv2.GaussianBlur(IxIy, (ksize, ksize), sigma)

# 计算Harris响应函数R
k = 0.04
R = Ix2 * Iy2 - IxIy * IxIy - k * (Ix2 + Iy2) * (Ix2 + Iy2)

# 阈值化处理
threshold = 0.01 * np.max(R)
R[R < threshold] = 0

# 在图像上标记Harris角点
radius = 3
color = (0, 255, 0)
thickness = 1
for i in range(R.shape[0]):
    for j in range(R.shape[1]):
        if R[i, j] > 0:
            cv2.circle(img, (j, i), radius, color, thickness)

# 显示图像
cv2.imshow('Harris Corners', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个实现中，我们首先将图像转换为灰度图像，然后计算x、y方向上的Sobel导数，得到图像的梯度信息。接着，我们利用梯度信息计算Harris响应函数R，并在图像上标记Harris角点。

需要注意的是，Harris角点检测算法的实现有很多细节，比如高斯滤波的参数选择、阈值的设置等等。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整。