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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章python 实现Harris角点检测算法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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import
cv2 as cv
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
# Harris corner detection
def
Harris_corner(img):
## Grayscale
def
BGR2GRAY(img):
gray
=
0.2126
*
img[...,
2
]
+
0.7152
*
img[...,
1
]
+
0.0722
*
img[...,
0
]
gray
=
gray.astype(np.uint8)
return
gray
## Sobel
def
Sobel_filtering(gray):
# get shape
H, W
=
gray.shape
# sobel kernel
sobely
=
np.array(((
1
,
2
,
1
),
(
0
,
0
,
0
),
(
-
1
,
-
2
,
-
1
)), dtype
=
np.float32)
sobelx
=
np.array(((
1
,
0
,
-
1
),
(
2
,
0
,
-
2
),
(
1
,
0
,
-
1
)), dtype
=
np.float32)
# padding
tmp
=
np.pad(gray, (
1
,
1
),
'edge'
)
# prepare
Ix
=
np.zeros_like(gray, dtype
=
np.float32)
Iy
=
np.zeros_like(gray, dtype
=
np.float32)
# get differential
for
y
in
range
(H):
for
x
in
range
(W):
Ix[y, x]
=
np.mean(tmp[y : y
+
3
, x : x
+
3
]
*
sobelx)
Iy[y, x]
=
np.mean(tmp[y : y
+
3
, x : x
+
3
]
*
sobely)
Ix2
=
Ix
*
*
2
Iy2
=
Iy
*
*
2
Ixy
=
Ix
*
Iy
return
Ix2, Iy2, Ixy
# gaussian filtering
def
gaussian_filtering(I, K_size
=
3
, sigma
=
3
):
# get shape
H, W
=
I.shape
## gaussian
I_t
=
np.pad(I, (K_size
/
/
2
, K_size
/
/
2
),
'edge'
)
# gaussian kernel
K
=
np.zeros((K_size, K_size), dtype
=
np.
float
)
for
x
in
range
(K_size):
for
y
in
range
(K_size):
_x
=
x
-
K_size
/
/
2
_y
=
y
-
K_size
/
/
2
K[y, x]
=
np.exp(
-
(_x
*
*
2
+
_y
*
*
2
)
/
(
2
*
(sigma
*
*
2
)))
K
/
=
(sigma
*
np.sqrt(
2
*
np.pi))
K
/
=
K.
sum
()
# filtering
for
y
in
range
(H):
for
x
in
range
(W):
I[y,x]
=
np.
sum
(I_t[y : y
+
K_size, x : x
+
K_size]
*
K)
return
I
# corner detect
def
corner_detect(gray, Ix2, Iy2, Ixy, k
=
0.04
, th
=
0.1
):
# prepare output image
out
=
np.array((gray, gray, gray))
out
=
np.transpose(out, (
1
,
2
,
0
))
# get R
R
=
(Ix2
*
Iy2
-
Ixy
*
*
2
)
-
k
*
((Ix2
+
Iy2)
*
*
2
)
# detect corner
out[R >
=
np.
max
(R)
*
th]
=
[
255
,
0
,
0
]
out
=
out.astype(np.uint8)
return
out
# 1. grayscale
gray
=
BGR2GRAY(img)
# 2. get difference image
Ix2, Iy2, Ixy
=
Sobel_filtering(gray)
# 3. gaussian filtering
Ix2
=
gaussian_filtering(Ix2, K_size
=
3
, sigma
=
3
)
Iy2
=
gaussian_filtering(Iy2, K_size
=
3
, sigma
=
3
)
Ixy
=
gaussian_filtering(Ixy, K_size
=
3
, sigma
=
3
)
# 4. corner detect
out
=
corner_detect(gray, Ix2, Iy2, Ixy)
return
out
# Read image
img
=
cv.imread(
"../qiqiao.jpg"
).astype(np.float32)
# Harris corner detection
out
=
Harris_corner(img)
cv.imwrite(
"out.jpg"
, out)
cv.imshow(
"result"
, out)
cv.waitKey(
0
)
cv.destroyAllWindows()
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原图:
Harris角点检测算法检测结果:
以上就是python 实现Harris角点检测算法的详细内容，更多关于python Harris角点检测算法的资料请关注我其它相关文章！ 。
原文链接：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12574909.html 。
最后此篇关于python 实现Harris角点检测算法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python 实现Harris角点检测算法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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