哈里斯角检测：探寻图像中的角点

角点是图像中具有显著变化的位置，通常用于特征提取、图像配准、目标跟踪等计算机视觉任务。哈里斯角检测（Harris Corner Detection）是一种经典的角点检测算法，它通过分析像素灰度值的变化来识别图像中的角点。本文将介绍哈里斯角检测算法的原理，并提供相应的源代码实现。

哈里斯角检测的原理

哈里斯角检测算法基于一个关键观察：角点处的灰度值在所有方向上都有较大的变化。根据这个观察，我们可以通过计算每个像素的灰度值变化来确定角点的位置。

具体而言，哈里斯角检测算法通过以下步骤实现：

1. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化计算。

2. 计算梯度：对灰度图像使用Sobel算子计算每个像素的水平和垂直梯度。

3. 计算结构张量：对于每个像素，根据其邻域内像素的梯度计算结构张量M，定义如下：

   M = sum(w(x, y) * [I_x^2, I_x * I_y; I_x * I_y, I_y^2])

   其中，I_x和I_y分别是像素(x, y)处的水平和垂直梯度，w(x, y)是一个窗口函数，用于加权邻域内的像素。

4. 计算角点响应：对于每个像素，通过计算结构张量的特征值，得到该像素的角点响应函数R，定义如下：

   R = det(M) - k * trace(M)^2

   其中，det(M)和trace(M)分别是结构张量M的行列式和迹，k是一个可调参数。

5. 非极大值抑制：对角点响应图像进行非极大值抑制，保留具有较大角点响应的像素，抑制周围较小的响应。

6. 阈值化：根据