Harris角点检测算法是计算机视觉中的关键点检测方法，适用于图像配准、目标跟踪等。本文深入探讨了算法原理，包括计算Harris响应函数、应用Sobel算子、高斯滤波及角点判断，并给出了代码示例。
Harris角点检测是一种常用的计算机视觉算法，用于在图像中检测出具有角点特征的像素点。这种算法可以帮助我们识别出图像中的关键点，用于图像配准、目标跟踪、拼接等应用。在本文中，我们将详细介绍Harris角点检测算法的原理，并给出相应的源代码实现。
Harris角点检测算法的原理基于图像中的角点具有在不同方向上灰度变化较大的特征。该算法通过计算图像中每个像素点的Harris响应函数值，来判断该点是否为角点。Harris响应函数的计算公式如下：
def harris_response(image, k=0.04):
# 计算图像的灰度梯度
gradient_x = cv2
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