C语言实现Harris角点检测与OpenCV源码解析

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harris角点检测

5星 · 超过95%的资源 | 12KB | 更新于2024-09-10 | 112 浏览量 | 6 评论 | 举报 4 收藏

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"Harris角点检测是一种经典的图像特征检测方法，用于在图像中找到稳定的角点。这个资源提供了一个C语言版本的实现和OpenCV库的源代码，帮助理解并应用Harris角点检测算法。 Harris角点检测的核心在于计算图像的局部二阶导数，也就是图像的梯度Ix和Iy，以及它们的乘积Ixy。这些值反映了图像在特定位置的边缘和角落强度。在给定的代码中，可以看到定义了宏来快速访问图像像素的B（蓝色），G（绿色），R（红色）通道，以及S（可能是灰度值）。函数`mbys`用于计算卷积，它接受一个矩阵`mat`、x和y方向的卷积核宽度、一个双精度数组`a`（包含卷积核的系数）、以及两个尺寸参数`size1`和`size2`。这个函数遍历图像的内部区域（避开边缘），对每个像素位置应用卷积操作，得到Ix或Iy的结果，并存储在新创建的矩阵`mat1`中。卷积过程通过`CV_MAT_ELEM`函数访问矩阵元素，并使用`a`数组中的权重进行加权求和。接下来的函数`mbxy`则是用来计算Ix²、Iy²和Ixy。它接受已经计算出的Ix和Iy矩阵`mat1`和`mat2`，以及x方向的宽度，来生成新的矩阵，其中包含了Ix²、Iy²和Ixy的值。这一步是通过将Ix和Iy的结果分别平方和相乘得到的，这些值将用于后续的角点检测。 Harris角点检测的下一步通常是计算响应矩阵M，该矩阵的元素是： \[ M = Ix^2 * K_1 + Iy^2 * K_2 + Ixy^2 - \lambda(Ix^2 + Iy^2) \] 其中，K_1和K_2是卷积核的系数，Ixy²代表Ixy的平方，λ是一个常数，用于控制边缘和角落的响应。然后，通过对M矩阵进行极值检测，找到响应值最大的点，这些点就是潜在的角点。OpenCV库中的`cornerHarris`函数就是执行这一系列步骤。在实际应用中，Harris角点检测广泛用于机器视觉、图像识别、目标跟踪等领域，因为它能够提供稳定且鲁棒的特征点，即使在光照变化或轻微图像变形的情况下也能保持不变。通过学习和理解这段代码，开发者可以更好地掌握图像处理的基本原理，并将其应用于自己的项目中。"

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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];
}