Moravec算子
? ? ? ?說(shuō)白了就是求兩個(gè)像素點(diǎn)之間的差，然后平方一下給它變成正值。
? ? ? ?其中，x，y表示像素點(diǎn)，u、v表示水平豎直方向的偏移量；w(x,y)為濾波函數(shù)，一般直接等于常數(shù)1。 I(x+u,x+v)、I(x,y?)表示像素點(diǎn)(x+u,x+v)、(x,y)的灰度值。
Harris算子
? ?將moravec算子進(jìn)一步推導(dǎo)，根據(jù)泰勒展開(kāi)，僅保留二階項(xiàng)的公式為：
? ? ? ?把上面公式帶入moravec算子中，得到：
? ? ? ??Ix和Iy就是我們講邊緣檢測(cè)時(shí)候的水平豎直梯度，可以用sobel算子作為濾波器進(jìn)行計(jì)算。
? ? ? ??再進(jìn)一步簡(jiǎn)化公式，變成矩陣形式：
?? ? ? ?我們令
? ? ? ?接下來(lái)，我們對(duì)一個(gè)窗口的角點(diǎn)進(jìn)行打分，通過(guò)公式：
? ? ? ?λ1、λ2表示M的特征值。特征值表示2個(gè)方向上的變化（變化最快和最慢的方向），特征值大變化快，特征值小變化慢；k是一個(gè)常數(shù)值，人為設(shè)定
（1）若λ1、λ2都很小，接近于0，那么R也不大，這樣的區(qū)域就是平坦區(qū)域。
（2）若一個(gè)大，一個(gè)?。ń咏?），那么R<0，這樣是邊緣區(qū)域。
（3）若兩個(gè)都很大，這樣就是角點(diǎn)區(qū)域。
? ? ? ?這個(gè)我們可以用一個(gè)形象的圖像來(lái)舉例子：
? ? ? ?這有個(gè)圖，是一個(gè)矩形。我們選擇最左邊那條邊的一個(gè)點(diǎn)，然后向上移動(dòng)。
? ? ? ?我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，在這條線上面的任意一個(gè)點(diǎn)，Y方向的像素值沒(méi)有變化，而X方向移動(dòng)一格，像素值變化很大。這就說(shuō)是（2）的情況，也就是特征值一個(gè)大一個(gè)小。也就是邊緣。
? ? ? ?我們一直移動(dòng)，直到如下圖的綠色點(diǎn)：
? ? ? ?這一點(diǎn)Y方向、X方向移動(dòng)一格，像素值都變化很大，所以這個(gè)點(diǎn)是（3）情況，特征值兩個(gè)都大，是角點(diǎn)。
? ? ? ?我們把綠色的點(diǎn)再往上面移動(dòng)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)像素都是白色了，Y方向、X方向移動(dòng)一格，像素值都毫無(wú)變化，這就是（1）的情況，是平坦區(qū)域。
實(shí)戰(zhàn)
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import cv2
import numpy as np
#導(dǎo)入圖片
img = cv2.imread('chessboard.png')
#顯示圖片
cv2.namedWindow("origin", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('origin',img)
#轉(zhuǎn)換為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)
#Harris角點(diǎn)檢測(cè)，2表示u，v的值，3表示sobel卷積核是3*3的，0.03為k值
dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.03)
# 膨脹一下角點(diǎn)，使得更清晰
dst = cv2.dilate(dst,np.ones((15, 15), np.uint8))
# 設(shè)定閾值為0.01*角點(diǎn)里面的最大值，小于的角點(diǎn)都舍去
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
#顯示圖片
cv2.namedWindow("dst", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('dst',img)
#按任意鍵結(jié)束
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()到了這里，關(guān)于白話文講計(jì)算機(jī)視覺(jué)-第十一講-Harris算子的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
