《opencv学习笔记》-- Harris角点检测

图像特征类型可以被分为三种:

        边缘

        角点(感兴趣关键点)

        斑点(Blobs)(感兴趣区域)

角点的具体描述:

        1、一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点;

        2、两条及两条以上边缘的交点;

        3、图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点;

        4、角点处的一阶导数最大，二阶导数为零，它指示了物体边缘变化不连续的方向。

角点检测算法可归纳为三类：

        基于灰度图像的角点检测（分为基于梯度、基于模板、基于模板梯度）

                        基于模板：主要考虑像素领域点的灰度变化，即图像亮度的变化，将与邻点

                                          亮度对比足够大的点定义为角点。

        基于二值图像的角点检测

        基于轮廓曲线的角点检测

Harris角点检测是一种直接基于灰度图像的角点提取算法，稳定性高，尤其对L型角点检测精度高。但由于采用了高斯滤波，运算速度相对较慢，角点信息有丢失和位置偏移的现象，而且角点提取有聚簇现象。
 

实现Harris角点检测: cornerHarris()函数

cornerHarris函数对于每一个像素(x,y）在 blockSize X blockSize邻域内，计算2 X 2梯度的协方差矩阵 M(x.y)，计算如下式子:

 可以找出输出图中的局部最大值，即找出了角点。

void cornerHarris(InputArray src, OutputArray dst, int blockSize,  
                  int kSize, double k,  int borderType = BORDER_DEFAULT)

参数1，InputArray类型的src，输入图像，填Mat类的对象，为单通道8位或者浮点型图像。

参数2，OutputArray类型的 dst，Harris角点检测的输出结果，和源图片有一样的类型。

参数3，int类型的blockSize，表示邻域的大小。

参数4，int类型的ksize，表示 Sobel()算子的孔径大小。

参数5，double类型的k，Harris参数。

参数6， int类型的 borderType，图像像素的边界模式，默认值 BORDER DEFAULT。

                   

             

Mat srcImage = imread("E:\\img\\logo6.png", 0);
imshow("原始图", srcImage);
 
//进行Harris角点检测找出角点
Mat cornerStrength;
cornerHarris(srcImage, cornerStrength, 2, 3, 0.01);
 
//对灰度图进行阈值操作，得到二值图并显示
Mat harrisCorner;
threshold(cornerStrength, harrisCorner, 0.00001, 255, THRESH_BINARY);
imshow("角点检测后的二值效果图", harrisCorner);