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。