import cv2
import numpy as np

SOURCE_IMAGE='../lisbon1.jpg'
OUTPUT_IMAGE='shiTomasi_lisbon1.jpg'

## kép beolvasása
img = cv2.imread(SOURCE_IMAGE);

## a képet szürkeárnyalatossá konvertáljuk
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

## sarokpontok keresése Shi-Tomasi sarokdetektorral
## a detektor a sarokpontok koordinátáit adja meg
##  - meg kell adnunk az alábbi paramétereket:
maxCorners = 0     # ha nulla számot adunk meg, akkor nincs korlátozás a pontok számát illetően
qualityLevel = 0.5 # hány százalékát tartsa meg a pontoknak (a legerősebbek maradnak meg)
blockSize = 3      # az ablakméret a sajátérték és sajátvektor számításhoz
minDistance = 10   # legalább ennyi legyen a detektált pontok Euklideszi távolsága
k = 0.004          # a Harris sarokdetektor paramétere (lásd a képletet a leírásban) 
#gray_img = np.float32(gray_img)
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_img, maxCorners, qualityLevel, minDistance) # az utolsó néhány paraméter alapértelmezett
corners = np.int0(corners);

out_img = img
for i in corners:
	x,y = i.ravel() # numpy függvény
	cv2.circle(out_img, (x,y), 10, 255, 3) 

cv2.imwrite(OUTPUT_IMAGE, out_img)