pythonはHarris角点検出アルゴリズムを実現します。

アルゴリズムの流れ:

は、画像をグレースケール画像

に変換する。

ソベルフィルタを利用して海に出る森行列を求めます。

は、ガウスフィルタをそれぞれIxに作用させる。²、I y²、IxIy

は、各画素のR=det(H)-k(trace(H)を計算する。²。det（H）はマトリクスHの行列式を表し、トレイはマトリクスHの跡を表します。通常kの取得範囲は［0.04,0.16］です。

がR>=max（R）＊thを満たす画素点が角点である。th常に0.1を取る

Harrisアルゴリズムの実装：

import cv2 as cv 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# Harris corner detection
def Harris_corner(img):

	## Grayscale
	def BGR2GRAY(img):
		gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]
		gray = gray.astype(np.uint8)
		return gray

	## Sobel
	def Sobel_filtering(gray):
		# get shape
		H, W = gray.shape

		# sobel kernel
		sobely = np.array(((1, 2, 1),
						(0, 0, 0),
						(-1, -2, -1)), dtype=np.float32)

		sobelx = np.array(((1, 0, -1),
						(2, 0, -2),
						(1, 0, -1)), dtype=np.float32)

		# padding
		tmp = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')

		# prepare
		Ix = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)
		Iy = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)

		# get differential
		for y in range(H):
			for x in range(W):
				Ix[y, x] = np.mean(tmp[y : y + 3, x : x + 3] * sobelx)
				Iy[y, x] = np.mean(tmp[y : y + 3, x : x + 3] * sobely)
			
		Ix2 = Ix ** 2
		Iy2 = Iy ** 2
		Ixy = Ix * Iy

		return Ix2, Iy2, Ixy


	# gaussian filtering
	def gaussian_filtering(I, K_size=3, sigma=3):
		# get shape
		H, W = I.shape

		## gaussian
		I_t = np.pad(I, (K_size // 2, K_size // 2), 'edge')

		# gaussian kernel
		K = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)
		for x in range(K_size):
			for y in range(K_size):
				_x = x - K_size // 2
				_y = y - K_size // 2
				K[y, x] = np.exp( -(_x ** 2 + _y ** 2) / (2 * (sigma ** 2)))
		K /= (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))
		K /= K.sum()

		# filtering
		for y in range(H):
			for x in range(W):
				I[y,x] = np.sum(I_t[y : y + K_size, x : x + K_size] * K)
				
		return I

	# corner detect
	def corner_detect(gray, Ix2, Iy2, Ixy, k=0.04, th=0.1):
		# prepare output image
		out = np.array((gray, gray, gray))
		out = np.transpose(out, (1,2,0))

		# get R
		R = (Ix2 * Iy2 - Ixy ** 2) - k * ((Ix2 + Iy2) ** 2)

		# detect corner
		out[R >= np.max(R) * th] = [255, 0, 0]

		out = out.astype(np.uint8)

		return out

	
	# 1. grayscale
	gray = BGR2GRAY(img)

	# 2. get difference image
	Ix2, Iy2, Ixy = Sobel_filtering(gray)

	# 3. gaussian filtering
	Ix2 = gaussian_filtering(Ix2, K_size=3, sigma=3)
	Iy2 = gaussian_filtering(Iy2, K_size=3, sigma=3)
	Ixy = gaussian_filtering(Ixy, K_size=3, sigma=3)

	# 4. corner detect
	out = corner_detect(gray, Ix2, Iy2, Ixy)

	return out


# Read image
img = cv.imread("../qiqiao.jpg").astype(np.float32)

# Harris corner detection
out = Harris_corner(img)

cv.imwrite("out.jpg", out)
cv.imshow("result", out)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

実験結果：
原図:

Harris角点検出アルゴリズムの検出結果：

以上はpythonがHarris角点検出アルゴリズムの詳細を実現しました。python Harris角点検出アルゴリズムに関する資料は他の関連記事に注目してください。