OpenCVの画像のコーナー検出アルゴリズムハリスに基づく関数を使用して実装しました

ハリスのコーナー検出機能でOpenCVの（パイソン）

プロトタイプ：

= cv.cornerHarris DST（SRC、ブロック・サイズksize、K [、DST [、borderType]]）
SRC：画像
のblockSize：移動窓サイズ検出処理
ksize：Sobleフィルタサイズ
K：典型的範囲の定数、[0.04 、0.16は]
を参照して、パラメータを理解していない：ハリスのコーナー検出アルゴリズムの説明とPython実装

小さな例：

import numpy as np 
import cv2 as cv 

image1 = cv.imread('../qiqiao.jpg')
gray = cv.cvtColor(image1,cv.COLOR_RGB2GRAY)
gray = np.float32(gray)
dst	= cv.cornerHarris(gray, blockSize=10, ksize=3, k=0.04)
# 使角点更大
dst = cv.dilate(dst,None)
# 标记角点为红色
image1[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]

cv.imshow('result',image1)
cv.imwrite('out.jpg',image1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

結果：

オリジナル：

ハリスのコーナー検出アルゴリズムの結果：

男、ああ散歩のポイントのように！