本文将从多个方面对Harris角点检测算法进行详细的阐述,包括算法原理、实现步骤、代码实现等。
一、Harris角点检测算法原理
Harris角点检测算法是一种经典的计算机视觉算法。其主要思想是通过计算图像中像素点的灰度变化来寻找角点。在图像的边缘和平滑区域,像素点的灰度值变化不大,而在角点处,灰度值变化很大。因此,通过计算像素点的灰度变化可以确定图像中角点的位置。
具体来说,Harris角点检测算法通过计算每个像素点的灰度值的变化率(局部自相关矩阵)来确定角点。根据变化率大小,可以确定像素点是角点、边缘或平滑区域。如果局部自相关矩阵的两个特征值都很大,那么这个像素点就被认为是角点;如果一个很大一个很小,那么该像素点就是边缘;如果两个特征值都很小,那么该像素点就是平滑区域。
二、实现步骤
下面介绍Harris角点检测算法的实现步骤:
1. 计算图像的梯度
首先需要计算图像在x和y方向的梯度值。常用的方法是使用Sobel算子,对图像进行卷积运算,从而得到梯度值。
<img_src="image.jpg">
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0)
dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1)
2. 计算局部自相关矩阵
接下来需要计算每个像素点的局部自相关矩阵,并根据矩阵的特征值判断该像素点是角点、边缘还是平滑区域。通过计算局部自相关矩阵可以确定图像中的角点位置。
import numpy as np
window_size = 3
k = 0.04
ix2 = cv2.filter2D(dx**2, -1, np.ones((window_size, window_size)))
iy2 = cv2.filter2D(dy**2, -1, np.ones((window_size, window_size)))
ixy = cv2.filter2D(dx*dy, -1, np.ones((window_size, window_size)))
det_M = ix2*iy2 - ixy**2
trace_M = ix2 + iy2
response = det_M - k*(trace_M**2)
3. 非极大值抑制
数据处理后,可能会得到很多响应值大于0的点,这时候需要进行非极大值抑制,保留响应最大的一些点。
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.feature import peak_local_max
response = (response - np.min(response))/(np.max(response) - np.min(response))
corners = peak_local_max(response, min_distance=10, num_peaks=50)
plt.imshow(img)
plt.plot(corners[:,1], corners[:,0], 'r.')
plt.show()
三、代码实现
完整的代码如下:
<img_src="image.jpg">
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.feature import peak_local_max
def harris_corner_detector(image_path, window_size=3, k=0.04, min_distance=10, num_peaks=50):
# read image
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# calculate gradient
dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0)
dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1)
# calculate local auto-correlation matrix
ix2 = cv2.filter2D(dx**2, -1, np.ones((window_size, window_size)))
iy2 = cv2.filter2D(dy**2, -1, np.ones((window_size, window_size)))
ixy = cv2.filter2D(dx*dy, -1, np.ones((window_size, window_size)))
det_M = ix2*iy2 - ixy**2
trace_M = ix2 + iy2
response = det_M - k*(trace_M**2)
# non-maxima suppression
response = (response - np.min(response))/(np.max(response) - np.min(response))
corners = peak_local_max(response, min_distance=min_distance, num_peaks=num_peaks)
# draw corners on image
plt.imshow(img)
plt.plot(corners[:,1], corners[:,0], 'r.')
plt.show()
harris_corner_detector('image.jpg')