Harris角點檢測

harris角點檢測是在灰度圖上，設定乙個區域性視窗向多個方向隨意平移，通過判斷視窗內畫素值有無明顯變化判斷有無角點的一種角點檢測方法。

1.計算影象（灰度圖）的水平和豎直方向的梯度ix，iy；

img = cv2.

cvtcolor
(img, cv2.
color_bgr2gray
)dx = cv2.
sobel
(img,cv2.
cv_32f,1
,0,ksize=ksize)
dy = cv2.
sobel
(img,cv2.
cv_32f,0
,1,ksize=ksize)

m

= np.
zeros
([img.shape[0]
, img.shape[1]
,3], dtype=np.float32)
for i in
range
(img.shape[0]
):for j in
range
(img.shape[1]
):m[i,j,0]
= dx[i,j]
* dx[i,j]
m[i,j,1]
= dx[i,j]
* dy[i,j]
m[i,j,2]
= dy[i,j]
* dy[i,j]
#計算3
*3塊內的梯度和
m= cv2.
boxfilter(m
,-1,
(3,3
), normalize = false)

r

= np.
zeros([
m.shape[0]
,m.shape[1]
], dtype=np.float32)
for i in
range(m
.shape[0]
):for j in
range(m
.shape[1]
):a =
m[i,j,0]
b =m[i,j,1]
c =m[i,j,2]
r[i,j]
= a*c - b*b - k*
(a+c)
*(a+c)

4.角點輸出。

src：資料型別為 float32 的輸入影象

blocksize：角點檢測中考慮的區域大小

ksize：sobel求導中使用的視窗大小

k：harris 角點檢測方程中的自由引數，取值引數為 [

0.04

0.06

]dst：輸出影象

bordertype：邊界的型別

1.亮度和對比度的變化對角點無影響。

2.harris角點檢測運算元具有旋轉不變性（旋轉形狀不變）。

3.harris角點檢測不具有尺度不變性（同等視窗內的影象隨著影象縮放會不同）。

4.閾值決定檢測點數量。

Harris角點檢測

貼一下 計算機視覺課的作業 有時候 需要用下 function f detectcorner i,threshold,sigma harris corner detect by lifeiteng version1.0 灰度影象 2013 5 08 version1.1 彩色影象 2013 5 13...

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