Python实现Harris角检测算法--完整源代码

Python实现Harris角检测算法–完整源代码

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。

原理简介：

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。具体地，该算法通过以下步骤进行角点检测：

1. 计算图像灰度值的梯度，得到x方向和y方向的梯度图像；
2. 计算每个像素点的M矩阵；
3. 对于每个像素点，计算其特征值λ1和λ2；
4. 根据两个特征值的大小关系，判断该像素点是否为角点。

下面是该算法的具体实现过程。

首先，需要导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

接着，读取并显示图像：

img = cv2.imread('test.jpg')
cv2.imshow('Original Image', img)

然后，将图像转换为灰度图像：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Gray Image&