python Harris角点检测

Harris 角点检测是一种常用的图像特征提取算法，主要用于在图像中检测角点（即图像中像素值变化较大的点）。它的基本思想是利用图像中像素值变化的灰度差异来判断图像中是否存在角点。

Harris 角点检测算法的具体实现步骤如下：

1. 计算每个像素点的 x、y 方向上的梯度值（使用 Sobel 算子或其他梯度算子）。

2. 计算每个像素点的 x、y 方向上的梯度值的乘积与平方的和，即：M = sum(Ix^2) + sum(Iy^2)

3. 对于每个像素点，计算其周围一个窗口内的 M 值的平均值，以此来估计该像素点是否为角点。具体来说，可以使用以下公式计算一个响应函数 R：

R = det(M) - k * (trace(M))^2

其中，det(M) 表示 M 的行列式，trace(M) 表示 M 的迹，k 是一个常数，一般取值在 0.04 ~ 0.06 之间。如果 R 的值很大，则说明该像素点是一个角点。可以根据设定的阈值来确定哪些像素点是角点。

4. 为了避免重复检测同一个角点，可以对角点进行非极大值抑制，即在局部邻域内找到响应函数最大的像素点，将其作为角点，其他像素点则被抑制掉。

下面是一个使用 OpenCV 库实现 Harris 角点检测的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 计算 M 值
M = Ix * Ix + Iy * Iy

# 计算 R 值
k = 0.04
R = cv2.determinant(M) - k * cv2.trace(M) ** 2

# 设置阈值
threshold = 0.1 * R.max()

# 对响应函数进行非极大值抑制
dst = cv2.cornerHarris(R, blockSize=2, ksize=3, k=0.04)
dst = cv2.dilate(dst, None)
img[dst > threshold] = [0, 0, 255]

# 显示结果
cv2.imshow('Harris Corner Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()