harris角点检测python实现

Harris 角点检测的 Python 实现包含以下几个步骤:

1. 对图像进行灰度化处理。
2. 计算图像的一阶导数(dx, dy)。
3. 计算 Harris 矩阵的值。
4. 找到 Harris 矩阵的极值点(即角点)。

下面是一个使用 OpenCV 库实现 Harris 角点检测的示例代码:

import cv2

img = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Harris 角点检测
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

# 角点标记
dst = cv2.dilate(dst, None)
img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]

cv2.imshow("Harris Corners", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，函数 cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) 执行了 Harris 角点检测。函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是孔径大小，第三个参数是 Sobel 求导算子的大小，第四个参数是角点矩阵中的 k 参数。

注意: 所有的参数都是可调的，因此如果需要得到更好的结果, 需要根据实际情况调整