openCV：图像特征-harris角点检测

概念

角点的定义

角点检测是提取图像特征的一个方法。

• 狭义：两条边的交点
• 广义：图像中具有某些数学特征的坐标。如局部最大或最小的灰度

角点的概念

基本原理

所以这些特征值决定了区域是否是角，边缘或者无反差的。

• 当|R|小的时候，也就是λ1和λ2小的时候，区域是无反差的

• 当R < 0， 页就是λ1 >> λ2时，区域是边缘

• 当R很大，是λ1和λ2很大并且λ1 ~ λ2时区域是角

python实现

cv2.cornerHarris(src, block_size, ksize, k)

• src 必须是float32
• block_size 邻域大小，越大表示用更粗的点标记角点
• ksize Sobel求导中的窗口大小
• k 自由参数，取值[0.04, 0.06]

import cv2 
import numpy as np

img = cv2.imread('lena.jpg')
print ('img.shape:',img.shape)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
print ('dst.shape:',dst.shape)

img.shape: (263, 263, 3)
dst.shape: (263, 263)

img[dst>0.01*dst.max()]=[0,225,0]
cv2.imshow('dst',img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

harris角点检测.PNG