采用Harris原理提取角点，并将角点坐标写入txt文档以便后续处理

资 源 简 介

采用Harris原理提取角点，并将角点坐标写入txt文档以便后续处理

详 情 说 明

Harris角点检测是一种经典的特征点提取算法，广泛应用于计算机视觉领域。其核心思想是通过计算图像局部区域的灰度变化来判断该区域是否包含角点特征。本文将介绍该算法的基本原理及实现思路。

算法首先会计算图像中每个像素点的梯度信息，然后构建一个包含梯度信息的矩阵。通过对这个矩阵进行特征值分析，可以判断当前区域属于平坦区域、边缘还是角点。其中角点的判定标准是两个特征值都较大。

在实现过程中，通常会先对图像进行高斯平滑处理以减少噪声干扰，然后计算每个像素点的角点响应值。通过设置合理的阈值，我们可以筛选出符合条件的角点坐标。为了提高检测质量，还可以应用非极大值抑制来消除密集区域的冗余点。

对于检测到的角点，我们需要将其坐标信息保存到文本文件中。这个过程包括：创建或打开目标文本文件，按指定格式（如每行存储一个点的x,y坐标）写入数据，最后关闭文件。这种存储方式便于后续处理程序读取和使用这些特征点。

图像处理前后的对比可以直观展示算法的效果。处理前图像显示原始场景，处理后图像会在检测到的角点位置绘制标记（如红色圆圈），方便观察算法是否正确识别了场景中的特征点。