VC实现Harris角点检测代码详解

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"这篇资源提供了一段使用C++和OpenCV实现的角点检测代码，主要基于Harris角点检测算法。代码中包含了关键函数的实现，如计算局部梯度和Hessian矩阵的元素，以及求解响应矩阵。" 在计算机视觉领域，角点检测是一种重要的图像处理技术，用于识别图像中具有显著变化的方向或强度的点。这些点通常对应于物体的边缘或者特征点，对于图像分析、目标识别和追踪等任务非常有用。Harris角点检测算法是由Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出的，它通过计算图像局部区域的灰度变化来检测角点。这段代码首先定义了几个宏，用于快速访问OpenCV中的图像像素值。例如，`B(image,x,y)`、`G(image,x,y)`、`R(image,x,y)`分别用于获取图像`(x,y)`位置的蓝、绿、红通道值，而`S(image,x,y)`用于获取灰度值。接着，有两个核心函数： 1. `mbys(mat,xwidth,ywidth,a,size1,size2)`：这个函数用于计算局部区域的梯度平方（Ix², Iy²）。它遍历指定大小的邻域，计算每个像素点的梯度，并根据权重数组`a`进行加权求和。最后将结果存储在新的矩阵`mat1`中。 2. `mbxy(mat1,mat2,xwidth,ywidth)`：此函数计算梯度的乘积（Ixy），即交叉项。这一步骤是计算Hessian矩阵的一部分，用于评估局部图像的曲率。 Harris角点检测的核心是计算响应矩阵M，其中包含Ix²、Iy²和Ixy的组合。响应矩阵的对角元素代表局部的梯度变化，非对角元素表示两个方向的梯度变化之间的相关性。Harris角点检测的响应函数W可以表示为： \[ W = \text{det}(M) - k \cdot \text{trace}(M)^2 \] 其中，M是Hessian矩阵，k是预设的阈值常数。较大的W值表示该点更可能是角点，因为响应矩阵的行列式表示局部图像的曲率，而迹则表示整体的梯度变化。在代码的其他部分，可能包括计算响应矩阵M、确定合适的阈值以滤除非角点以及定位角点的具体位置。这些步骤通常涉及对响应矩阵进行非极大值抑制（NMS）以消除边缘响应，然后选择响应值大于阈值的点作为角点。这段代码虽然没有完整展示Harris角点检测的全部流程，但给出了关键的计算步骤，对理解Harris算法和实现自己的角点检测程序非常有帮助。对于学习者来说，可以通过此代码为基础，逐步完善整个角点检测流程。

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// Construction/Destruction
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#define B(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3]
#define G(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+1]
#define R(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+2]
#define S(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)]

//卷积计算求Ix,Iy,以及滤波
//a指向的数组是size1*size2大小的...求导
CvMat *mbys(CvMat *mat,int xwidth,int ywidth,double *a,int size1,int size2)
{
int i,j;
int i1,j1;
int px,py;
int m;
CvMat *mat1;
mat1=cvCloneMat(mat);
for(i=size1/2;i<ywidth-size1/2;i++)
for(j=size2/2;j<xwidth-size2/2;j++)
{
m=0;
for(i1=0;i1<size1;i1++)
for(j1=0;j1<size2;j1++)
{
px=i-size1/2+i1;
py=j-size2/2+j1;
//CV_MAT_ELEM访问矩阵元素
m+=CV_MAT_ELEM(*mat,double,px,py)*a[i1*size1+j1];
}