harris角点检测实现,harris角点检测算法步骤

　　基本思想

　　1、选择在图像上任意方向的固定窗口进行滑动，如果灰度变化较大，则认为该窗口内部存在角点。

　　2、步骤，读图并将其转换为灰度图。估计响应函数。根据响应值选择角度。画出原始图上的检测角点。

　　实例

　　frompylabimport*

　　fromnumpyimport *

　　fromscipy.ndimageimportfilters

　　defcompute_harris_response(im，sigma=3):

　　 computetherharrisonerdetectorresponsefunction

　　foreachpixelinagraylevelimage .

　　#衍生品

　　imx=零(im.shape)

　　filters.gaussian_filter(im，(sigma，sigma)，(0，1)，imx)

　　imy=零(im.shape)

　　filters.gaussian_filter(im，(sigma，sigma)，(1，0)，imy)

　　# computecomponentsoftheHarrismatrix

　　wxx=过滤器。高斯滤波器(imx * imx，sigma)

　　wxy=过滤器。高斯滤波器(imx * imy，sigma)

　　wyy=过滤器。高斯滤波器(imy * imy，sigma)

　　#确定性跟踪

　　Wdet=Wxx*Wyy-Wxy**2

　　Wtr=Wxx Wyy

　　returnWdet/Wtr

　　defget_harris_points(harrisim，min_dist=10，threshold=0.1):

　　 returncornersfroharrisresponse image

　　min _ dististheminnumberofpixelsseparating

　　cornersandimag

　　eboundary."""

　　#findtopcornercandidatesaboveathreshold

　　corner_threshold=harrisim.max()*threshold

　　harrisim_t=(harrisim>corner_threshold)*1

　　#getcoordinatesofcandidates

　　coords=array(harrisim_t.nonzero()).T

　　#...andtheirvalues

　　candidate_values=[harrisim[c[0],c[1]]forcincoords]

　　#sortcandidates(reversetogetdescendingorder)

　　index=argsort(candidate_values)[::-1]

　　#storeallowedpointlocationsinarray

　　allowed_locations=zeros(harrisim.shape)

　　allowed_locations[min_dist:-min_dist,min_dist:-min_dist]=1

　　#selectthebestpointstakingmin_distanceintoaccount

　　filtered_coords=[]

　　foriinindex:

　　ifallowed_locations[coords[i,0],coords[i,1]]==1:

　　filtered_coords.append(coords[i])

　　allowed_locations[(coords[i,0]-min_dist):(coords[i,0]+min_dist),

　　(coords[i,1]-min_dist):(coords[i,1]+min_dist)]=0

　　returnfiltered_coords

　　defplot_harris_points(image,filtered_coords):

　　"""Plotscornersfoundinimage."""

　　figure()

　　gray()

　　imshow(image)

　　plot([p[1]forpinfiltered_coords],

　　[p[0]forpinfiltered_coords],'*')

　　axis('off')

　　show()

fromPILimportImage
　　fromnumpyimport*
　　#这就是为啥上述要新建一个的原因，因为现在就可以import
　　importHarris_Detector
　　frompylabimport*
　　fromscipy.ndimageimportfilters
　　
　　#filename
　　im=array(Image.open(r"").convert('L'))
　　harrisim=Harris_Detector.compute_harris_response(im)
　　filtered_coords=Harris_Detector.get_harris_points(harrisim)
　　Harris_Detector.plot_harris_points(im,filtered_coords)

　　本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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