python-opencv学习记录--harris角点检测

harris角点检测

概念

• 在水平与垂直方向移动，像素变化均不大，则为平面
• 在水平与垂直方向移动，其中一个方向像素变化较大，则为边界
• 在水平与垂直方向移动，其中两个方向像素变化均较大，则为角点

基本原理

角点响应

通常情况下，R>0，认为是角点，R=0，认为平坦区域，R<0，认为是边界

代码案例

cv2.cornerHarris() 

• img： 数据类型为 float32 的入图像
• blockSize： 角点检测中指定区域的大小
• ksize： Sobel求导中使用的窗口大小
• k： 取值参数为 [0,04,0.06]

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('chessboard.jpg')
print('img.shape:',img.shape)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
print('dst.shape:',dst.shape)

#img.shape: (512, 512, 3)
#dst.shape: (512, 512)

img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
cv2.imshow('dst',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果