OpenCV自学笔记14：Harris角点检测实例

Harris角点检测实例

本节使用到的图片：

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as np# Step1. 加载图像、转化为灰度图img = cv2.imread('images/checkerboard.jpg')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray = np.float32(gray) # 32位浮点# Step2. harris角点检测dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 23, 0.04)# Step3. 绘制角点img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 255, 0]cv2.imshow('corners', img)cv2.waitKey(0)

cv2.cornerHarris函数的参数说明：

参数列表：
src：要进行角点检测的源图像
blocksize：对像素p，考查它的blocksize * blocksize内的邻域
ksize：kernel size，限定了Sobel算子中孔aperture的大小，必须是3到31之间的奇数。该参数定义了焦点检测的敏感度，值越小对角点越敏感
k：一个表示权重的参数

运行结果如下：

ksize = 23 时

ksize = 5 时