harris和sift特征提取匹配（python）

计算机视觉，局部图像描述子python实现harris角点检测，特征匹配，sift特征检测和匹配，可以直接运行，内附VLFeat工具包sift，立体图像的特征提取和匹配是机器人视觉定位的核心技术，立体图像的特征点的匹配精度直接影响视觉导航定位的精度。

from scipy.ndimage import filters
from numpy import *
from pylab import *
def compute_harris_response（imsigma）:
    “““在一幅灰度图像中，对每个像素计算harris角点检测器响应函数“““
    #计算导数
    imx=zeros（im.shape）
    filters.gaussian_filter（im（sigmasigma）（01）imx）
    imy=zeros（im.shape）
    filters.gaussian_filter（im（sigmasigma）（10）imy）
    #计算harris矩阵的分量
    Wxx=filters.gaussian_filter（imx*imxsigma）
    Wxy = filters.gaussian_filter（imx * imy sigma）
    Wyy = filters.gaussian_filter（imy * imy sigma）
    #计算特征值和轨迹
    Wdet=Wxx*Wyy-Wxy**2
    Wtr=Wxx+Wyy
    return Wdet/Wtr
def get_harris_points（harrisimthresholdmin_dist）:
    “从一幅harris响应图像中返回角点。mid-dist为分割角点和图像边界的最少像素数目“
    #虚招高于阈值的候选角点
    corner_threshold=harrisim.max（）*threshold
    harrisim_t=（harrisim>corner_threshold）

 属性            大小     日期    时间   名称
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