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在 OpenCV 中，使用 Harris 角点检测的步骤如下：
- 加载图像：首先读取图像并将其转换为灰度图像。
- 计算 Harris 角点响应：使用
cv2.cornerHarris()函数计算 Harris 角点响应。 - 阈值处理：对角点响应进行阈值处理，以确定角点位置。
- 标记角点：在原图像上标记检测到的角点。
以下是示例代码：
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本题详细解读
Harris 角点检测原理
Harris 角点检测是一种基于图像灰度变化的角点检测方法。其核心思想是通过计算图像中每个像素点的自相关矩阵，来判断该点是否为角点。自相关矩阵的特征值可以反映图像在该点的局部结构：
- 如果两个特征值都很大，则该点可能是角点。
- 如果其中一个特征值很大，另一个很小，则该点可能是边缘。
- 如果两个特征值都很小，则该点可能是平坦区域。
cv2.cornerHarris() 函数参数详解
src：输入图像，必须是单通道的灰度图像，类型为float32。blockSize：计算自相关矩阵时使用的邻域大小。ksize：Sobel 算子的孔径参数，用于计算图像的梯度。k：Harris 角点检测方程中的自由参数，通常取值在 0.04 到 0.06 之间。
阈值处理
cv2.cornerHarris() 函数返回的 dst 是一个与输入图像大小相同的矩阵，其中的每个值表示对应像素点的角点响应强度。通过设置一个阈值（如 0.01 * dst.max()），可以筛选出响应强度较大的点作为角点。
标记角点
在 OpenCV 中，可以通过修改原图像的像素值来标记检测到的角点。通常将角点标记为红色或其他醒目的颜色，以便于观察。
应用场景
Harris 角点检测广泛应用于图像拼接、目标跟踪、三维重建等领域，是计算机视觉中常用的基础算法之一。