Harris角点检测算法的Python实现

最新推荐文章于 2025-05-05 15:03:10 发布

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本文介绍了如何使用Python和OpenCV实现Harris角点检测算法，该算法在计算机视觉中用于角点检测，涉及图像特征提取和匹配。文章详细讲解了算法实现过程，包括图像灰度化、梯度计算、Harris矩阵、高斯滤波和响应函数计算，最后展示了在图像上标注角点的代码示例。

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Harris角点检测算法的Python实现

Harris角点检测算法是计算机视觉领域中常用的角点检测算法之一。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。

首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy和OpenCV：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们定义一个函数来实现Harris角点检测算法：

def harris_corner_detection(image, threshold):
    # 将图像转换为灰度

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Python实现Harris角点检测算法

与其临渊羡鱼,不如退而结网

05-27

667

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。

Python实现Harris角点检测算法及完整源码

BUG？不存在的！

04-24

964

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。

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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...

【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

678

📌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！

使用python实现Harris角点检测（不直接调用opencv）

qq_73075805的博客

11-03

1176

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角点检测实现 (OpenCV-Python)

CalvinStarrio的博客

03-19

441

遇到的几个问题。

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...

Harris特征检测算法的Python实现

ByteWhiz的博客

09-04

206

通过计算图像的梯度和局部特征响应函数R，我们可以检测出图像中的角点特征。通过理解和实现Harris特征检测算法，我们可以更好地理解角点特征的概念和计算方法，并在实际应用中利用这些特征进行图像处理和分析。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。希望本文对你有所帮助！

Python 实现Harris 角点检测

Full_Speed_Turbo

04-04

5576

具体原理见Feature extraction & image processing for computer vision

基于Python手动实现Harris角点检测

weixin_46585836的博客

12-01

4251

基于Python手动实现Harris角点检测算法

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

python检测Harris角点

Felaim的博客

04-08

3497

1.python提取Harris角点其实有在网上参考部分代码，但是，有些博客的博主可能连代码都没跑过，直接网上找资源就粘贴在自己的博客下了，然而有些代码是会报错的第一行就报错：SyntaxError: invalid syntax应该是"<pre name = "code" class = "python">"这一行代码出现的问题。但是我查阅了好多博客，解释居然都一模一样，直接这么复制黏贴真的好嘛！

Python计算机视觉——Harris角点检测器

Lsy_dxsj的博客

06-12

1687

文章目录第二章局部图像描绘子2.1 Harris角点检测器描述子信息第二章局部图像描绘子 2.1 Harris角点检测器 1、角点定义： a.局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化的点 b.图像局部曲率突变的点 2、点xxx的对称半正定矩阵: MI=MI(x)=∇I∇IT=[IxIy][Ix Iy]=[Ix2IxIyIxIyIy2]M_I=M_I(x)=\nabla I \nabla I^T=\begin{bmatrix} I_x \\ I_y \\ \end{bmatrix} \b

Harris角点检测(Python实现)

DataH

08-21

4919

Harris角点检测(Python实现) 1. 简介  角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。角点在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。在现实世界中，角...

Harris角点检测（python-opencv）

@木子李的博客

04-01

608

Harris角点检测（python-opencv） 1. 图像特征图像的特征我认为可以分为基于一幅图像的平面，边缘和角点。 2.Harris角点检测图像是N*M维度的矩阵，选择一个合适的窗口滑过图像的每个区域，然后计算所有差值的总和。数学公式为：其中最关键的(判断是什么特征）：详细的理论（写的不错）： https://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/21180729 3.代码 import cv2 import numpy as np fil

Harris角点检测python实现及基于opencv实现

xiaohuolong的博客

07-01

6067

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角点检测 OpenCV-Python v4.7.0

hirshdz327的博客

04-06

304

然后我们传递这些角的中心点（一个角上可能有一堆像素，我们取它们的中心点）来细化它们。我们在指定的迭代次数或达到一定的精度后停止迭代，以先发生者为准。我们还需要定义搜索角的邻域的大小。因此，哈里斯角点检测的结果是一个带有这些分数的灰度图像。对一个合适的分数进行阈值处理就可以得到图像中的角。在这之后，他们创建了一个分数，基本上是一个方程，它决定了一个窗口是否能包含一个角落。在上一章中，我们看到角落是图像中在各个方向上强度变化较大的区域。窗口函数是一个矩形窗口或高斯窗口，给下面的像素加权。

计算机视觉实践之角点检测--Python实现--sobel滤波--Harris矩阵--角点检测器R--非极大值抑制

LeoEdwin的博客

10-26

3226

实现对图像的角点检测，编写Python程序能够对输入图像进行角点检测，并返回角点检测的结果，并且在可视化显示输出结果。使用的是pycharm，提前导入numpy和opencv库。

Harris角点检测算法Python代码

05-27

以下是Harris角点检测算法的Python代码示例： ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('test.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blockSize = 2 apertureSize = 3 k = 0.04 thresh = 200 dst = cv2.cornerHarris(gray, blockSize, apertureSize, k) dst_norm = np.empty_like(dst) cv2.normalize(dst, dst_norm, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) dst_norm_scaled = cv2.convertScaleAbs(dst_norm) for i in range(dst_norm.shape[0]): for j in range(dst_norm.shape[1]): if dst_norm[i,j] > thresh: cv2.circle(dst_norm_scaled, (j,i), 5, (0), 2) cv2.namedWindow("Harris corner detector", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Harris corner detector", dst_norm_scaled) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 该代码使用OpenCV库实现了Harris角点检测算法，对输入的图像进行角点检测，并将结果显示出来。其中，blockSize和apertureSize分别表示Harris算法中的窗口大小和Sobel算子的大小，k是常数值，thresh是阈值。