局部图像描述子——图像特征点匹配

• 引言
• 一、harris角点检测

引言

Harris角点检测算法是最简单的角点检测方法之一，通过Harris角点检测器可以给出图像中检测到兴趣点，但它并没有提供在图像间对兴趣点进行比较的方法，我们需要在每个角点添加描述子，以及对这些描述子进行比较。正如你从上图所看到的，这里有很多错配的。近年来，提高特征描述点检测与描述有了很大的发展，在下一节我们会看这其中最好的算法之一——SIFT 为了将sift和Harris角点进行比较，将Harris角点检测的显示在了图像的最后侧。正如你所看到的，这两种算法选择了不同的坐标。

一、harris角点检测

from pylab import *
from PIL import Image
from PCV.localdescriptors import harris

# 读入图像
im = array(Image.open(r'C:\Users\18042\Desktop\21.jpg').convert('L'))

# 检测harris角点
harrisim = harris.compute_harris_response(im)

# Harris响应函数
harrisim1 = 255 - harrisim
figure()
gray()

#画出Harris响应图
subplot(141)
imshow(harrisim1)
print (harrisim1.shape)
axis('off')
axis('equal')

threshold = [0.01, 0.05, 0.1]
for i, thres in enumerate(threshold):
    filtered_coords = harris.get_harris_points(harrisim, 6, thres)
    subplot(1, 4, i+2)
    imshow(im)
    print (im.shape)
    plot([p[1] for p in filtered_coords], [p[0] for p in filtered_coords], '*')
    axis('off')

show()

标签：匹配,检测,局部,角点,harris,Harris,im,图像
来源： https://blog.csdn.net/qq_43605229/article/details/115112809