数字图像处理【14】特征检测——Harris角点检测

本文主要是介绍数字图像处理【14】特征检测——Harris角点检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在上一篇文章已经介绍了opencv特征检测中的一些必要的概念，介绍了什么是特征，什么是角点，这些角点特征可以做什么。今天来看看对于我们人来说很容易就识别到角点特征，对于计算机来说是如何识别的，具体的步嘴原理是怎样的。

一、计算机中的角点

在众多的检测算法里最经典的角点特征检测就是Harris角点检测，它是一个特别好的方法，由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出。角点是图像中两条边缘的交点，通常具有两个主要特征：高响应和多方向性。也就是将整个图形角点的检测分成三种情况，如下图所示。

1. 对于第一种情况 ，检测窗口朝任意方向进行移动，在任何方向进行移动之后，窗口内的像素没有任何差异的变化，这说明这是一个平坦的区域，也就是说没有检测到角点特征。
2. 对于第二种情况，检测窗口在边缘上，沿着边缘的方向进行移动。虽然边缘的像素和周围的像素是不同的，但是检测窗口是沿着边缘移动，中心像素是没有明显的差异变化；但如果检测窗口不是沿着边缘移动，譬如是垂直边缘进行移动，中心像素会剧烈的变化。这可以简单的确定为边缘特征。
3. 对于第三种情况，检测窗口在角点上，中心像素已经在角点上，那么在这个窗口内无论朝哪个方向移动的时候都会产生剧烈的变化，这个时候就可以简单的确定为角点特征了。

以上介绍的特征情况，对于计算机来说去做判断其实是不容易的，我们需要以数学的方式去总结以上三种特征情况，对应如下三点：

• 局部小窗口沿各方向移动，窗口内的像素均产生明显变化的点。
• 图像局部曲率(梯度)突变的点。
• 对于同一场景，即使视角发生变化，其角点通常具备某些稳定不变性质的特征

有了基本的对角点的数学描述，我们可以进一步把它转化为数学公式描述：

• 目标输出代表：统计窗口内整体像素值变化，是一个标量。
• 窗口向水平方向移动的像素距离（u)；窗口向水平方向移动的像素距离（v)
• 检测窗口的长和宽是x和y的取值范围
• I (𝑥,𝑦) 表示窗口内 (𝑥,𝑦) 处的像素值， I (𝑥+𝑢,𝑦+𝑣) 表示原窗口中 (𝑥,𝑦) 处像素在窗口移动后对应位置的像素值
• 𝑤(𝑥,𝑦) 表示窗口内 (𝑥,𝑦) 处的位置权重

其函数的物理意义简单描述为：计算了窗口移动 (u,v)的像素距离前后，其内每个像素值变化的平方（之所以要平方，是为了使变化度量值非负）并将这些变化值加权求和，权重与窗内位置有关。得到的函数就表示了我们所想观察的“区域信息的变化特征”。

但如果我们此时用以上公式进行角点检测，会发现其中的参数u和v没有明确的规定，也就是窗口移动的方向。如果人为的规定u和v，这样一样，指定方向窗口滑动又可能导致检测出来的角点其实是边缘点；那么我们可以指定若干组的u和v，即不同的窗口滑动方向，对所有的u和v求得E再进行统计计算，完美。

然而事实上Harris角点检测并没有这么做。Harris可能在想，应该如何优化这个原始的检测函数呢，提高精度，降低计算的复杂度呢？

二、Harris角点检测算法的演变

原始的函数在计算上显得有些复杂了，Harris发现在不改变函数的物理意义的情况下可以将函数变得更直观。

原E(u,v)是一个二元函数，对E(u,v)进行一阶的泰勒近似展开得出如下的表达式。

公式虽然是简化了，难道就可以直接用来检测角点了吗？首先我们回到最初E(u,v)能量表达式的物理意义：E的大小表示窗口移动导致的窗口整体内容的变化程度大小。之前在分析角点特征就提到，对角点来说，它是两个或多个边缘的交点，边缘的特征是梯度在某一方向变化近似为0，那么这个交点应该表现为某一区域内有两个或多个方向上的“边缘性变化”的梯度信息。

我们注意到角点区域的像素会有“两个或多个方向”上的“边缘性变化”的梯度信息，刚好和这里的“x和y两个方向上的梯度信息”产生了联系，我们可以先假设角点区域只在x和y两个相互垂直的方向上有较为明显的变化，那么梯度信息就会有如下表现：

但假设归假设，真实图像上的角点不可能两个边缘就是相互垂直的，但其实我们可以做一个仿射变换，因为做角点检测我们也不在乎角点的方向。把两个边缘的变换到【假设的规范坐标系上】，检测完之后再逆变换还原就可以了。所以当角点区域的梯度集中在任意两个垂直的方向上时，我们对M进行相似对角化，总能得到以下结果：

这个时候，我们回到那个评价函数E的形状上去，看看M怎样决定了这个形状，我们又一个怎样将函数形状的特点与角点区域特征对应起来。

如上图，若让函数E取一个函数结果值，譬如1，那么会得到一个方程，这个方程表示了E函数图像的水平切片上，根据上图中那个不太严谨的变换，可以看出这是一个椭圆方程。 

上面的式子总结为椭圆的数学公式，𝜆1和𝜆2的大小决定长短轴， 那么这个椭圆有啥用呢？水平切片总结的椭圆公式其实就是E函数的表现，具体如下：

如上图，这里对𝜆1和𝜆2的大小关系进行分类讨论，强调：𝜆1和𝜆2的大小反应两个垂直方向的梯度信息集中强度。

• 如果两个值都大，且相差不大，则“E函数水平切片椭圆”趋近于圆，区域梯度在两个垂直的方向都有较强集中度，所以是角点区域。而对于其R值，则是要大于0且绝对值较大的时候，我们判断为角点区域。
• 如果其中一个值远大于另一个值，则，则“E函数水平切片椭圆”趋近于线，区域梯度只在一个方向上有较强集中度，所以是边缘区域。而对于其R值，则是要小于0且绝对值较大的时候，我们判断为边缘区域。
• 如果两个值都很小，则“E函数水平切片椭圆”趋近于点，区域梯度信息在两个方向都较弱，所以是像素值平坦区域。而对于R值，则是要接近于0的小数且绝对值较小的时候，我们判断为平坦区域。

以上就是Harris角点检测，角点区域的量化判定方法的演算过程，之后我们就可以方便的利用算法，对二维图像进行角点检测。

三、OpenCV的Harris角点检测

根据上述的讨论，我们总结出Harris角点算法的基本步骤，我们试着手动实现Harris角点检测：

1、计算窗口中各像素点在x和y方向的梯度；
2、计算两个方向梯度的乘积,即Ix ^ 2 , Iy ^ 2 , IxIy(可以用一些一阶梯度算子求得图像梯度)
3、使用滤波核对窗口中的每一像素进行加权，生成矩阵M和元素A，B，C
4、计算每个像素的Harris响应值R，并对小于某阈值的R置0；
5、由于角点所在区域的一定邻域内都有可能被检测为角点，所以为了防止角点聚集，最后在3×3或5×5的邻域内进行非极大值抑制，局部最大值点即为图像中的角点。

在手写Hairrs角点检测前，看看OpenCV内置的Hairrs角点检测的函数为cornerHairrs()，但是它的输出是一幅浮点值图像，浮点值越高，表明越可能是特征角点，我们需要对图像进行阈值化。

CV_EXPORTS_W void cornerHarris( InputArray src, OutputArray dst, int blockSize,int ksize, double k,int borderType = BORDER_DEFAULT );

• src – 输入的单通道8-bit或浮点图像。
• dst – 存储着Harris角点响应的图像矩阵，大小与输入图像大小相同，是一个浮点型矩阵。
• blockSize – 邻域大小。
• ksize – 扩展的微分算子大，也就是求梯度的窗口大小。
• k – 响应公式中的，参数α（0.04~0.06）。
• boderType – 边界处理的类型。

void harris_detaction(int, void*)
{Mat det_mat, normal_det_mat;det_mat = Mat::zeros(gray_src.size(), CV_32FC1);int blockSize = 3; // 加权的检测窗口sizeint ksize = 3;  // 求梯度的sizeif (SELF_HARRIS) {my_cornerHarris(gray_src.clone(), det_mat, ksize, 0.04);}else {cornerHarris(gray_src.clone(), det_mat, blockSize, ksize, 0.04);}//阈值化Harris检测结果，0.001为分割阈值threshold(det_mat, normal_det_mat, 0.001, 255, THRESH_BINARY);//将Harris响应值转为整型（uchar）convertScaleAbs(normal_det_mat, normal_det_mat, 1, 0); // show detection.Mat result = src.clone();for (int r = 0; r < result.rows; r++) {for (int l = 0; l < result.cols; l++) {int det_value = normal_det_mat.at<uchar>(r, l);if (det_value > 0) {circle(result, Point(l, r), 1, Scalar(0, 0, 255), 2);}}}imshow("Harris", result);
}

Opencv-Harris检测结果如下图红点位置。

void my_cornerHarris(Mat src, Mat& dst, int ksize, double k)
{Mat Ix, Iy;  //存储图像一阶梯度    Mat M(src.size(), CV_32FC3); //创建3通道矩阵M存储 Ix*Ix , Ix*Iy , Iy*Iy    Mat R(src.size(), CV_32FC1); //创建3通道矩阵R存储Harris响应值//使用Sobel算子提取图像x方向梯度和y方向梯度    Sobel(src, Ix, CV_32FC1, 1, 0, ksize);Sobel(src, Iy, CV_32FC1, 0, 1, ksize);//存储Ix*Ix , Ix*Iy , Iy*Iy    for (int i = 0; i < src.rows; i++) {for (int j = 0; j < src.cols; j++) {M.at<Vec3f>(i, j)[0] = Ix.at<float>(i, j) * Ix.at<float>(i, j);  //Ix*Ix            M.at<Vec3f>(i, j)[1] = Ix.at<float>(i, j) * Iy.at<float>(i, j);  //Ix*Iy            M.at<Vec3f>(i, j)[2] = Iy.at<float>(i, j) * Iy.at<float>(i, j);  //Iy*Iy        }}//高斯滤波对M矩阵进行加权求和    GaussianBlur(M, M, Size(ksize, ksize), 2, 2);//求得Harris响应值    for (int i = 0; i < src.rows; i++) {for (int j = 0; j < src.cols; j++) {float A = M.at<Vec3f>(i, j)[0];  //Ix*Ixfloat C = M.at<Vec3f>(i, j)[1];  //Ix*Iyfloat B = M.at<Vec3f>(i, j)[2];  //Iy*Iy//响应值计算公式：矩阵的行列式的绝对值等于其所有特征值之积的绝对值。R.at<float>(i, j) = (A * B - C * C) - (k * (A + B) * (A + B));}}dst = R.clone();
}void nms(Mat& src)
{int i, j, k, l = 0;//遍历图像   for (i = 2; i < src.rows-2; i++)for (j = 2; j < src.cols-2; j++)//采用5×5窗口，小于中心像素置零for (k = i - 2; k <= i + 2; k++)for (l = j - 2; l <= j + 2; l++)if (src.at<float>(k, l) <= src.at<float>(i, j) && k != i && l != j && src.at<float>(k, l) > 0)src.at<float>(k, l) = 0;
}

这里我也尝试自己实现my_cornerHarris，基本代码如上，输出的是0~255的规范值，所以输出后阈值化检测结果的阈值得换成[0,255]之间的数值，还得经过局部非极大值抑制nms处理，要不然会看到很多重复的点位置。

以上就是Harris角点检测，我知道的。

参考链接：

怎么深入了解 Harris 角点检测？ - 知乎 (zhihu.com)

Harris角点详细解释_harris角点中文-CSDN博客

这篇关于数字图像处理【14】特征检测——Harris角点检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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