基于harris的棋盘角点特征检测c语言

哈里斯角点检测算法是计算机视觉领域中非常经典的特征检测算法，用于检测图像中的角点。所谓角点就是像棋盘格那样的交叉点。基于哈里斯角点检测算法，我们可以用C语言来实现棋盘角点特征检测。

实现这个功能，首先需要读取棋盘格图像，并进行预处理，比如将 RGB 图像转换为灰度图像。然后，计算每个像素的梯度，也就是像素值的变化率。接下来计算每个像素的结构张量矩阵，也就是求二阶偏导数，这个过程中需要使用高斯滤波器，以减少噪音的影响。然后，根据结构张量矩阵计算Harris响应值。最后，根据经验参数设置一个阈值，将Harris响应值大于等于该阈值的像素作为角点标记。

对于这个具体实现，我们可以使用OpenCV库提供的函数或手写代码。其中，计算梯度可以使用 Sobel 算子，计算结构张量矩阵需要对图像进行平滑处理，这里可以选择使用高斯滤波器。这样就可以得到Harris响应值，从而得到角点。最后可以使用不同的方式将检测到的角点可视化展示出来，进一步验证算法的有效性。

总之，基于哈里斯角点检测算法实现棋盘角点特征检测，是一个比较基础的计算机视觉应用。通过该应用的实现，可以更好地理解哈里斯角点算法的原理和实现。同时，也可以为后续更多复杂的计算机视觉应用提供基础。

相关问题

harris角点检测c语言代码

Harris角点检测是一种用于图像处理和计算机视觉中的角点检测算法。该算法通过计算图像中每个像素点的Harris响应函数来确定角点的位置。

下面是一个简单的Harris角点检测的C语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

#define IMAGE_WIDTH 100
#define IMAGE_HEIGHT 100

float gaussian(int x, int y, float sigma) {
  return exp(-(x*x + y*y) / (2*sigma*sigma));
}

void HarrisCornerDetection(unsigned char* image, unsigned char* output, float threshold) {
  float dx, dy;
  float Ix, Iy, Ixy, Ixx, Iyy;
  float det, trace, r;
  int x, y;

  for (y = 1; y < IMAGE_HEIGHT-1; y++) {
    for (x = 1; x < IMAGE_WIDTH-1; x++) {
      Ix = image[(y+1)*IMAGE_WIDTH + x] - image[(y-1)*IMAGE_WIDTH + x];
      Iy = image[y*IMAGE_WIDTH + x+1] - image[y*IMAGE_WIDTH + x-1];
      Ixx = Ix * Ix;
      Iyy = Iy * Iy;
      Ixy = Ix * Iy;

      dx += Ixx;
      dy += Iyy;
      det = Ixx * Iyy - Ixy * Ixy;
      trace = Ixx + Iyy;
      r = det - 0.04f * trace * trace;

      output[y*IMAGE_WIDTH + x] = r > threshold ? 255 : 0;
    }
  }
}

int main() {
  unsigned char image[IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT];
  unsigned char output[IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT];

  // 这里可以初始化image数组，加载图像的灰度值

  HarrisCornerDetection(image, output, 100);

  // 输出结果到文件或显示图像

  return 0;
}

这段代码首先定义了一个高斯函数用于计算角点检测的权重，然后实现了一个HarrisCornerDetection函数来执行角点检测。函数中使用了一些局部变量来计算Harris响应函数，并通过阈值判断是否为角点。

在主函数中，你可以根据需求初始化image数组，加载图像的灰度值，并将结果输出到文件或显示图像。

注意，这只是一个简化版的Harris角点检测代码示例，实际应用中可能需要更多的图像处理和优化步骤。

matlab 棋盘格Harris角点检测

在 MATLAB 中进行棋盘格 Harris 角点检测，可以按照以下步骤进行：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 使用 `detectCheckerboardPoints` 函数检测棋盘格角点。
3. 使用 `corner` 函数检测图像中的 Harris 角点。
4. 使用 `imshow` 和 `hold on` 函数将角点标记在图像上。

下面是一个示例代码：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('chessboard.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 检测棋盘格角点
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(grayImg);

% 检测 Harris 角点
corners = corner(grayImg);

% 在图像上标记角点
imshow(img);
hold on;
plot(corners(:,1), corners(:,2), 'r*');
plot(imagePoints(:,1), imagePoints(:,2), 'g+', 'MarkerSize', 10);
hold off;