一. 概念

Harris角点检测内部实现：

cv::cornerHarris(…)

观察一个假定的特征点，周围小窗口内的，方向强度的加权平均变化E。

首先获取一个点平均强度变化最大值对应的方向，接着检测位于它垂直方向的变化是否也剧烈，如果是，那么该点便是一个角点。基于两个正交方向上的强度变化率。

通过对E进行 泰勒公式 近似展开，然后使用 矩阵形式 表示，得到一个协方差矩阵，那么协方差矩阵的两个特征值，就反应的图像中点的性质：两个特征值都比较低——同质区域，一大一小——边，都比较高——即是角点。

为了避免计算特征值，可以利用特征值的性质，判断当前像素点是否时角点。

矩阵的特征值之积 = 矩阵的行列式的值Determinant;

矩阵的特征值之和 = 矩阵的迹 Trace ,即矩阵对角线的和

然后可以使用公式的值判断两个特征值是否足够高。 k 取值（0.05 – 0.5）之间

优缺点

优点：对亮度和对比度的变化不敏感，

具有旋转不变性（各个方向的强度变化）

尺度不变性（梯度变化）

缺点：计算量大

泰勒公式：是将一个在x=x0处具有n阶导数的函数f(x)利用关于(x-x0)的n次多项式来逼近函数的方法。

协方差矩阵：每个元素是各个向量元素的协方差（去当前行当前列剩余的矩阵）。

二. 代码

main函数

#include "stdafx.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include "HarrisDetector.h"
int main()
{cv::Mat image = cv::imread("../../aTestImage/Buildingsm.jpg",0);cv::namedWindow("image");cv::imshow("image", image);HarrisDetector harris;harris.detect(image); //计算harris角点值//显示中间过程处理图像效果//cv::namedWindow("cornerStrength");//cv::imshow("cornerStrength", harris.cornerStrength);//cv::namedWindow("localMax");//cv::imshow("localMax", harris.localMax);cv::namedWindow("cornerHarrisResult");cv::imshow("cornerHarrisResult", harris.getCornerMap(0.01));std::vector<cv::Point> pts;harris.getCorners(pts, 0.01); //获取harris角点harris.drawOnImage(image, pts); //绘制harris角点到图像上cv::namedWindow("harrisImage");cv::imshow("harrisImage", image);//计算适合跟踪的优质特征cv::Mat image1 = cv::imread("../../aTestImage/Buildingsm.jpg", 0); //上面 绘制harris角点到图像 上是引用传递 改变原图，需重新加载一张std::vector<cv::Point2f> pts2f;harris.getCornersGoodFeatures(pts2f, image1,100); //获取harris角点 //可以指定最大特征点数目，质量等级，两点之间最小距离harris.drawOnImageGoodFeatures(image1, pts2f); //绘制harris角点到图像上cv::namedWindow("goodFeaturesImage");cv::imshow("goodFeaturesImage", image1);cv::waitKey(0);return 0;
}

HarrisDetector.h

#pragma once
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>class HarrisDetector
{
public:HarrisDetector() :neighbourhood(3), aperture(3), k(0.01), maxStrength(0.0), threshold(0.01), nonMaxSize(3){//setLocalMaxWindowSize(nonMaxSize);  //创建非极大值抑制核}~HarrisDetector();void detect(const cv::Mat &image);    //检测Harris角点cv::Mat getCornerMap(double qualityLevel);    //由Harris值获取角点图void getCorners(std::vector<cv::Point> &points, double qualityLevel);    //由Harris值得到特征点void getCorners(std::vector<cv::Point> &points, const cv::Mat &cornerMap);  //由角点图获取特征点void getCornersGoodFeatures(std::vector<cv::Point2f>& points, cv::Mat & image, int featureNum=500, double qualityLevel=0.01, int pointDistance=10);void drawOnImage(cv::Mat &image, const std::vector<cv::Point> &points,cv::Scalar color = cv::Scalar(255, 255, 255), int radius = 4, int thickness = 1);  //在特征点位置上绘制圆void drawOnImageGoodFeatures(cv::Mat & image, const std::vector<cv::Point2f>& points,cv::Scalar color = cv::Scalar(255, 255, 255), int radius = 4, int thickness = 2);cv::Mat localMax;      //局部极大值图像cv::Mat cornerStrength;  //表示角点强度的32位浮点图像private:cv::Mat cornerTh;         //阈值化得角点强度图像int neighbourhood;  // 导数平滑的相邻像素的尺寸int aperture;     //梯度计算的孔径的大小  double  k; //Harris 参数double maxStrength;  //阈值计算的最大强度double threshold;  //计算得到的阈值int nonMaxSize;  //非极大值抑制的相邻像素的尺寸cv::Mat kernel;    //非极大值抑制的核
};

HarrisDetector.cpp

#include "stdafx.h"
#include "HarrisDetector.h"//HarrisDetector::HarrisDetector()
//{
//}HarrisDetector::~HarrisDetector()
{
}void HarrisDetector::detect(const cv::Mat & image)
{cv::cornerHarris(image, cornerStrength, neighbourhood, aperture, k); //获取角点强度图像 //计算各个方向强度变化的差方和 进行比较取最大，验证该方向垂直方向的强度变化得差方和是否也变化强烈，若是 则为角点double minStrength;cv::minMaxLoc(cornerStrength, &minStrength, &maxStrength);cv::Mat dilated;cv::dilate(cornerStrength, dilated, cv::Mat()); //膨胀cv::compare(cornerStrength, dilated, localMax, cv::CMP_EQ); //获取局部最大值图像 //compare后,localMax仅在局部最大值的位置为真
}cv::Mat HarrisDetector::getCornerMap(double qualityLevel)
{cv::Mat  cornerMap;threshold = qualityLevel*maxStrength;cv::threshold(cornerStrength, cornerTh, threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);//二值化cornerTh.convertTo(cornerMap, CV_8U); //转换成8位灰度图cv::bitwise_and(cornerMap, localMax, cornerMap); // 与局部最大值and操作 得到角点图return cornerMap;
}void HarrisDetector::getCorners(std::vector<cv::Point>& points, double qualityLevel)
{cv::Mat cornerMap = getCornerMap(qualityLevel);getCorners(points, cornerMap);
}void HarrisDetector::getCorners(std::vector<cv::Point>& points, const cv::Mat & cornerMap)
{for (int y = 0; y < cornerMap.rows; y++){const uchar *rowPtr = cornerMap.ptr<uchar>(y);for (int x = 0; x < cornerMap.cols; x++){if (rowPtr[x]){points.push_back(cv::Point(x, y));//获取特征点}}}
}
void HarrisDetector::getCornersGoodFeatures(std::vector<cv::Point2f>& points ,cv::Mat &image,int featureNum, double qualityLevel, int pointDistance)
{cv::goodFeaturesToTrack(image, points, featureNum, qualityLevel, pointDistance);
}void HarrisDetector::drawOnImage(cv::Mat & image, const std::vector<cv::Point>& points, cv::Scalar color, int radius, int thickness)
{std::vector<cv::Point>::const_iterator it = points.begin();while (it != points.end()){cv:circle(image, *it, radius, color, thickness); //将点集以圆的形式画在image上++it;}
}
void HarrisDetector::drawOnImageGoodFeatures(cv::Mat & image, const std::vector<cv::Point2f>& points,cv::Scalar color, int radius, int thickness)
{std::vector<cv::Point2f>::const_iterator it = points.begin();while (it != points.end()){cv:circle(image, *it, radius, color, thickness); //将点集以圆的形式画在image上++it;}
}

三. 效果图

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