harris配准python harris算法原理

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langrisser 2023-07-12 16:27:17

文章标签 harris配准python harris opencv python corner 文章分类 Python 后端开发

一. Harris基本原理

Harris算子是一种基于信号的点特征提取算子，它是对Moravec算子的改进。其基本思想是：在图像中设计一个局部

检测窗口，当该窗口沿各个方向做微小移动时，考察窗口的平均能量变化，当该能量变化超过设定的阈值时，就将窗

口的中心像素点提取为角点。

二. Harris计算过程

Harris算子数学方程，如下所示：

harris配准python harris算法原理_harris

进行泰勒级数展开等，矩阵形成如下所示：

harris配准python harris算法原理_corner_02

harris配准python harris算法原理_harris_03

其中，

和

是图像在

和

方向的导数，可使用cv2.Sobel()计算结果。

根据一个用来判定窗口内是否包含角点的等式进行打分。如下所示：

harris配准python harris算法原理_corner_04

其中，

harris配准python harris算法原理_harris_05

，

harris配准python harris算法原理_harris_06

，

和

是矩阵

的特征值。

根据这些特征值，可以判断一个区域是否是角点，边界或者是平面，如下所示：

harris配准python harris算法原理_python_07

1. 当

和

都小时，

也小，表示这个区域是一个平坦区域。2. 当

或

时，

小于0，表示这个区域是边缘。3. 当

和

都很大，并且

时，

也很大（

和

中的最小值都大于阈值），表示这个区域是角点。

Harris角点检测的结果是一个由角点分数构成的灰度图像，选取适当的阈值对结果图像进行二值化就检测到了图像中

的角点。

三. OpenCV中的Harris算子

函数原型：cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]]) → dst。其中，img表示数据类型为float32的

输入图像。blockSize表示角点检测中要考虑的领域大小。ksize表示Sobel求导中使用的窗口大小。k表示Harris角点检

测方程中的自由参数。

import cv2
import numpy as np
filename = 'chessboard.jpg'
img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
# result is dilated for marking the corners, not important
dst = cv2.dilate(dst,None)
# threshold for an optimal value, it may vary depending on the image
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
cv2.imshow('dst',img)
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
   cv2.destroyAllWindows()

结果输出，如下所示：

harris配准python harris算法原理_harris_08

四. 亚像素级精确度的角点

OpenCV中的函数cv2.cornerSubPix()可以提供亚像素级别的角点检测。首先找到Harris角点，然后将角点的重心传给

该函数进行修正。Harris角点用红色像素标出，绿色像素是修正后的像素。如下所示：

import cv2
import numpy as np
filename = 'chessboard2.jpg'
img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# find Harris corners
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
dst = cv2.dilate(dst,None)
ret, dst = cv2.threshold(dst,0.01*dst.max(),255,0)
dst = np.uint8(dst)
# find centroids
ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)
# define the criteria to stop and refine the corners
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)
# now draw them
res = np.hstack((centroids,corners))
res = np.int0(res)
img[res[:,1],res[:,0]]=[0,0,255]
img[res[:,3],res[:,2]] = [0,255,0]
cv2.imwrite('subpixel5.png',img)

为了方便查看对角点的部分进行了放大，如下所示：

harris配准python harris算法原理_corner_09