（三十六）角点检测----Harris

Answer 1

深入探索图像特征：角点检测的艺术与Harris算子

角点，图像中的关键转折点，是边缘的交汇处，一阶导数急剧变化的地方，它们在图像处理中扮演着重要角色。它们的检测不仅直观易懂，而且在诸如行人检测、机器人导航等场景中具有实用价值。本文将着重讲述Harris角点检测法，一种基于局部图像梯度分析的经典算法。

定义与原理

当我们在图像中移动一个窗口，计算其灰度值的变化，寻找局部的极大值，就可能找到一个角点。Harris角点检测的核心在于泰勒展开和矩阵M的构建。通过对图像梯度的二阶导数进行特征值分析，矩阵M的特征值能够区分平滑区域、边缘和角点，其中较大的特征值是角点的标志。

OpenCV的实践应用

OpenCV提供了一键式接口cornerHarris，它帮我们计算Harris矩阵并自动应用阈值，大大简化了实际操作。然而，这背后的过程并非易事，它涉及复杂的矩阵运算。通过调用以下C++代码，我们能看到实际的实现步骤：

```html

Mat imgOri = imread("blox.jpg"); // 读取图像
Mat imgGray, imgHarris; // 创建灰度图和Harris响应图
cvtColor(imgOri, imgGray, COLOR_BGR2GRAY); // 灰度化
cornerHarris(imgGray, imgHarris, 2, 3, 0.04); // 应用Harris算子
// 归一化和阈值处理
Mat imgDstScale;
normalize(imgHarris, imgDstScale, 0, 255, NORM_MINMAX);
convertScaleAbs(imgDstScale);
for (int row, col) {
if (imgDstScale.at(row, col) > 180) { // 高响应区域
drawCircle(imgOri, Point(col, row), 5, ...); // 绘制角点
}
}
imshow("imgDstScale", imgOri); // 显示结果

```
这段代码展示了如何使用OpenCV的cornerHarris函数，从原始图像到检测到的角点，每个步骤都精确而关键。值得注意的是，输出结果imgDstScale中，超过阈值180的像素点将被标记为角点。

如果要将这段C++代码转换为Python，可以参考以下片段：
```html

# ... (import sys等库后)
import cv2
# ... (其余Python代码，从读取图片开始)
imgHarris = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # Harris算子
imgDstScale = cv2.normalize(imgHarris, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
... // 与C++代码类似的阈值判断和绘图
cv2.waitKey(0) // 等待用户按键

```
通过这段Python代码，我们可以看到Harris角点检测在实际应用中的简洁与高效。