Harris特征检测算法的Python实现

最新推荐文章于 2025-05-05 15:03:10 发布
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本文详细介绍了如何使用Python实现Harris特征检测算法，该算法是计算机视觉中检测角点的经典方法。通过计算图像梯度和局部特征响应函数R，筛选角点并在图像上标注。该算法应用于目标跟踪、图像配准等领域，理解并实现此算法有助于图像处理和分析。

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Harris特征检测算法的Python实现

Harris特征检测算法是一种经典的计算机视觉算法，用于在图像中检测角点特征。本文将介绍如何使用Python实现Harris特征检测算法，并提供相应的源代码。

Harris特征检测算法的原理是基于图像中的像素灰度值的变化，通过计算每个像素周围窗口的灰度值的差异来判断是否存在角点特征。具体实现步骤如下：

  1. 导入所需的库和模块：
import numpy as np
import cv2
  1. 定义Harris特征检测函数：
def harris_corner_detection(image, threshold):
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Python实现Harris角点检测算法及完整源码
BUG？不存在的！
04-24 968
Harris角点检测算法的核心思想是：对于一幅图像中的局部区域，在不同方向上移动一个小的位移量，如果这个位移量引起的图像灰度变化大，则说明该区域存在角点。具体地，我们可以根据一定的公式计算每个像素点的响应值，然后选取响应值最大的像素点作为角点。该算法可以在图像中检测到角点，这些角点可以用于图像匹配、跟踪、三维重建等领域。本文将介绍如何使用Python实现Harris角点检测算法，并提供完整的源代码。本文介绍了如何使用Python实现Harris角点检测算法，并提供了完整的源代码。
Harris角点检测算法的Python实现
HackQuestR的博客
09-05 465
它可以帮助我们在图像中找到角点，即具有高度变化的像素点，这些点通常对于图像的特征提取和匹配非常重要。在本文中，我们将使用Python来实现Harris角点检测算法，并展示如何在图像中找到角点。接下来，我们应用高斯滤波来平滑这些分量，并使用它们计算Harris响应函数的值。最后，我们根据阈值筛选出具有较高响应值的像素点，并将它们作为角点返回。在上述代码中，我们首先加载一张图像（假设为’image.jpg’），然后设置一个阈值来筛选角点。在上述代码中，我们首先将输入图像转换为灰度图像，并计算每个像素点的梯度。
Harris角点检测——python实现
lzydelyc的博客
02-25 5653
文章目录1.实验原理1.1什么是角点1.2数学表达2.实验代码3.实验结果及分析3.1边缘多的场景3.2角点丰富的场景3.3纹理平坦的场景 1.实验原理 1.1什么是角点 角点就是极值点，即在某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。而对于图像而言，如图所示红点部分，即为图像的角点，其是物体轮廓线的连接点。 因此，在角点时，窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显...
harris 算法的python实现
zhouyelihua
10-14 6470
harris 作为最常用的特征点检测算法。      第一个文件harris.py from scipy.ndimage import filters from numpy import * from pylab import * def compute_harris_response(im,sigma=3): imx=zeros(im.shape)#计算导数 filters.
【计算机视觉必学】Harris角点检测器详解 + 实战案例，Python手把手教你
最新发布
Jacklx888的博客
05-05 685
📌宝子们，今天给大家带来一个在**图像特征提取中超级经典、不可或缺的算法**——**Harris角点检测器（Harris Corner Detector）**！ 如果你还在为不知道怎么提取图像的关键点而苦恼，那这篇绝对能让你豁然开朗🔥！我们将从原理讲到实战，附带详细代码解析，带你轻松上手 Harris 检测器！
Python实现Harris角点检测算法
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-27 668
Harris角点检测是计算机视觉领域中一种重要的特征提取方法，它可以在图像中找到关键的角点信息。本文将介绍如何使用Python实现Harris角点检测算法，并附上完整的代码。其中，函数的参数image表示输入的灰度图像，k表示一个常数，用于调整角点响应值的阈值。Python实现Harris角点检测算法。
harris角点检测python实现及基于opencv实现
07-01
在Python中实现Harris角点检测，可以使用OpenCV库，这是一个强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理函数。在OpenCV中，可以调用`cv2.cornerHarris()`函数进行角点检测。这个函数需要输入图像、块大小、搜索窗口大小...
python 实现哈里斯角检测|Harris Corner算法
luthane的博客
10-23 1107
哈里斯角检测（Harris Corner Detection）是一种经典的角点检测算法，广泛应用于计算机视觉领域，如特征提取、图像配准、目标跟踪等任务中。
Python图像特征检测算法（1）：Python实现SIFT和Harris
Zhenguo_Yan的博客
12-14 7705
Python图像特征检测算法（1）：Python实现SIFT和Harris 本文将介绍用于图像匹配的两种局部描述子算法，SIFT[论文链接]和Harris，它们在很多应用中都有比较重要的作用，比如目标匹配、目标跟踪、创建全景图、增强现实技术以及计算图像的三维重建，常用的特征有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等。Harris角点检测算法（也称Harris&Stephens角点检测器）是特征点检测的基础，是一个极为简单的角点检测算法。Harris提出了应用邻近像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点（兴趣点）、
使用python实现Harris角点检测（不直接调用opencv）
qq_73075805的博客
11-03 1177
计算图像梯度，比如Sobel算子 (如果彩色图先转化为灰度图)根据图像梯度为每个点计算二阶矩矩阵特征值寻找具有较大响应的点（λmin或者R大于阈值）选择那些λmin或者R是局部最大值的点作为关键点（非最大值抑制）这也是我们代码的逻辑结构。
harris(pyhton代码）
09-17
具体使用，请参看博文10，里面有详细的使用介绍。
Harris角点检测python实现及基于opencv实现
xiaohuolong的博客
07-01 6068
Harris角点检测python实现及基于opencv实现，（角点检测、非极大值抑制）
Harris算子原理以及python实现
deers7091的博客
03-16 3367
（一）论文学习之Harris算子的实现 本系列研究的是自适应超参数估计的Harris算子 学习过程主要分为一下几部分： Harris算子的实现 学习随机过程和优化估计理论 论文研读，调研相关研究文献，了解国内外研究现状 采集超参数与图像局部多尺度之间的关系，并在此基础上建立统计模型，实现参数优化选择 （时间空余情况下）学习工具matlab 文章目录（一）论文学习之Harris算子的实现前言一、Harris算子的前身Moravec算子二、Harris算子原理实现1.Moravec算子的不足2.S
python数字图像处理基础（八）——harris角点检测、图像尺度空间、SIFT算法
SavEMyselF1的博客
01-18 2552
让选择的特征点更加准确：把图像首先做一个金字塔，金字塔中每一层做不同的高斯滤波，让每一层图像进行不同程度的模糊，通过差分的方法选出最有价值的点，点的选择方法：DoG空间极值检测——在3X3的三维像素区域内(类似魔方)将中心点与周围26个像素点进行比较，得到候选关键点；然而计算机要有相同的能力却不是那么的容易，在未知的场景中，计算机视觉并不能提供物体的尺度大小，其中的一种方法是把物体不同尺度下的图像都提供给机器，让机器能够对物体在不同的尺度下有一个统一的认知。角点是图像中局部区域的交叉点或者突出的特征点。
python计算机视觉--局部图像描述子：Harris角点检测算法、SIFT算法(尺度不变特征变换)
Mei_Ying_的博客
06-19 1533
一：Harris角点检测算法 1.1 什么是角点 特征： ①轮廓之间的交点； ②局部窗口沿任意方向移动，均产生明显变化的点； ③图像局部曲率突变的点； ④对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征； ⑤该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化。 ​ 1.2 好的检测算法具备的基本特征 • 检测出图像中“真实的”角点 • 准确的定位性能 • 很高的稳定性 • 具有对噪声的鲁棒性 • 具有较高的计算效率 1.3 角点检测算法的基本原理 模拟人眼对
Harris角点检测实现 (OpenCV-Python)
CalvinStarrio的博客
03-19 442
遇到的几个问题。
Python实现Harris角检测算法--完整源代码
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-26 517
Harris角检测算法是计算机视觉中一种十分经典的特征点检测算法，用于在数字图像中自动检测出角点。在本文中，我们将使用Python语言实现这个算法并提供完整的源代码。Harris角检测算法通过计算图像上不同方向的梯度变化，并利用这些梯度变化来检测图像中的角点。通过上述代码的实现，我们可以在Python中轻松实现Harris角检测算法，并得到角点检测的输出结果。Python实现Harris角检测算法–完整源代码。下面是该算法的具体实现过程。
Python计算机视觉——Harris角点检测
Alex0714的博客
05-23 2570
Harris角点检测 概念 基于特征的图像配准方法是图像配准中最常见的方法之一。它不是直接利用图像像素值，二十通过像素值导出的符号特征（如特征点、特征线、特征区域）来实现图像配准，因此可以克服利用灰度信息进行图像配准的缺点，主要体现在以下三个方面： （1）利用特征点而不是图像灰度信息，大大减少了在匹配过程中的计算量； （2）特征点的匹配度量值相对位置变化比较敏感，可以提高匹配的精度； （3）特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度 角点 一类重要的点特征：角点（corner points），其定义主要有以
harris角点检测python实现
09-13
### 回答1： Harris角点检测是一种常见的计算机视觉算法，它可以检测图像中的角点。在Python中，可以使用OpenCV库来实现Harris角点检测。 下面是一个简单的Harris角点检测Python实现的示例： ``` import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算Harris角点 dst = cv2.cornerHarris(gray, blockSize=2, ksize=3, k=0.04) # 通过阈值进行筛选 img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255] # 显示结果 cv2.imshow('Harris Corner Detection', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 首先，使用`cv2.imread`函数加载要处理的图像。然后，将图像转换为灰度图像，以便进行角点检测。接下来，使用`cv2.cornerHarris`函数计算图像中的Harris角点。在这个函数中，`blockSize`是要考虑的邻域大小，`ksize`是Sobel算子的大小，`k`是Harris角点响应函数的参数。然后，通过设置一个阈值来筛选角点，并将它们用红色标记出来。最后，使用`cv2.imshow`函数显示结果。 这是一个简单的Harris角点检测Python实现示例，可以根据具体情况进行调整和优化。 ### 回答2： Harris角点检测是一种计算机视觉中常用的角点检测算法，用于识别图像中的角点。Python有很多库可以实现Harris角点检测，这里以OpenCV库为例进行讲解。 首先，我们需要导入OpenCV库： ```python import cv2 ``` 然后，读取图像并将其转换为灰度图像： ```python image = cv2.imread('image.jpg') # 读取图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像 ``` 接下来，通过调用`cv2.cornerHarris()`函数实现Harris角点检测： ```python dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # 进行Harris角点检测 ``` 在上述代码中，`gray`是输入的灰度图像，`2`是角点窗口（卷积窗口）的大小，`3`是Sobel算子（用于计算梯度的算子）的孔径尺寸，`0.04`是Harris角点检测的自由参数k。 接下来，使用`cv2.dilate()`函数对角点图像进行膨胀操作，以便更好地显示角点： ```python dst = cv2.dilate(dst, None) # 对角点图像进行膨胀操作 ``` 然后，根据设定的阈值，将角点标记为最大值： ```python image[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255] # 根据阈值将角点标记为红色 ``` 最后，显示检测结果的图像： ```python cv2.imshow('Harris Corner Detection', image) # 显示检测结果 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 以上就是使用Python实现Harris角点检测的步骤。通过对图像进行角点检测，我们可以在图像中找到重要的角点，这对于很多计算机视觉任务（如特征提取、图像配准等）是非常有用的。 ### 回答3： Harris角点检测是一种经典的计算机视觉算法，用于检测图像中的角点。下面是使用Python实现Harris角点检测的步骤： 1. 导入所需的库：首先导入OpenCV和NumPy库，用于图像处理和数组计算。 2. 读取图像：使用OpenCV的imread函数读取待处理的图像。 3. 图像灰度化：将读取的图像转换为灰度图像，可以使用OpenCV的cvtColor函数实现。 4. 计算图像的梯度：使用Sobel算子计算图像在x和y方向的梯度值，可以使用OpenCV的Sobel函数。 5. 计算Harris响应函数：根据Harris角点检测的定义，计算Harris响应函数R。 6. 阈值处理：设置一个阈值，将Harris响应函数大于阈值的像素点作为角点。 7. 绘制角点：根据计算得到的角点位置，在原图像上绘制特殊标记，可以使用OpenCV的circle函数。 8. 显示结果：显示处理结果，可以使用OpenCV的imshow函数。 9. 保存结果：保存处理后的图像，可以使用OpenCV的imwrite函数。 以上就是使用Python实现Harris角点检测的基本步骤。在实际编码中，还可以根据需要进行参数调整和优化，以获得更好的检测结果。
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