Harris角点检测
列举三种角点检测的方法及其原理。
列举三种角点检测的方法及其原理。
当涉及角点检测时，有几种常见的方法：
1. Harris角点检测方法：
Harris角点检测是一种基于局部区域的方法，它通过计算图像
中每个像素周围区域的灰度变化来检测角点。
该方法使用特征值来
判断像素点是否为角点，当特征值较大时，说明该点周围存在角点。
Harris角点检测方法具有较好的旋转不变性和光照不变性，因此在
图像配准和目标跟踪中得到广泛应用。
2. Shi-Tomasi角点检测方法：
Shi-Tomasi角点检测是对Harris角点检测方法的改进，它使
用了Harris检测方法中的特征值，但是对特征值的选取进行了改进，提出了一个自适应的角点检测算法。
Shi-Tomasi方法在选择角点时
使用了一个自适应的阈值，相比于Harris方法，它能够更好地选择
稳定的角点。
3. FAST角点检测方法：
FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测
方法是一种基于像素灰度值的快速检测方法。
它通过比较像素点周
围的像素值来判断是否为角点，具有较快的速度和较高的检测性能。
FAST方法通过比较像素点周围的像素值和中心像素值的大小来判断
是否为角点，从而实现了快速的角点检测。
这些角点检测方法在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，它们在目标跟踪、图像配准、三维重建等方面发挥着重要作用。
每种方法都有其独特的优势和适用场景，可以根据具体的应用需求
选择合适的角点检测方法。
harris角点检测算法的原理
harris角点检测算法的原理宝子！今天咱来唠唠这个超有趣的Harris角点检测算法的原理呀。
你看啊，在图像里呢，角点可是很特别的存在。
就像是人群里那个特别出众的帅哥或者美女，一眼就能被瞅见。
角点不是那种平平无奇的点哦。
比如说在一个方形的图像里，四个角就是很典型的角点。
那这个Harris角点检测算法呢，就像是一个超级侦探，专门去把这些角点给找出来。
想象一下，这个算法是怎么看待图像的呢？它把图像看成是一个充满变化的小世界。
对于图像中的每个小区域，算法会去研究这个区域周围的像素是怎么变化的。
就好比你站在一个小广场上，看看周围的人是怎么分布的，是均匀散开呢，还是有某个方向特别密集或者稀疏。
这个算法有个很关键的东西叫自相关函数。
这函数就像是一个小魔法棒，它会去计算每个小区域在不同方向上的像素变化情况。
如果在某个点的周围，不管你朝哪个方向去看，像素的变化都很明显，那这个点就很有可能是角点啦。
比如说，你在一个十字街头，不管你是看南北方向的街道，还是东西方向的街道，周围的景色（也就是像素）变化都很大，那这个十字路口就像是图像里的角点一样。
那这个算法具体是怎么操作的呢？它会先建立一个小的窗口，就像拿着一个小放大镜在图像上到处看。
这个窗口会在图像上滑动，每到一个地方，就开始计算这个地方的自相关函数。
这个计算过程呢，其实就是在看这个小窗口里的像素和周围像素的关系。
如果这个关系在各个方向上都很独特，那就有可能是角点啦。
你知道吗，这个算法还会用到矩阵呢。
不过别被矩阵吓到，它就像是一个小账本，记录着这个小区域像素变化的各种信息。
比如说，矩阵会告诉你这个区域在水平方向和垂直方向上像素变化的快慢呀之类的。
如果这个矩阵的特征值有某种特殊的情况，那就说明这个点很可能是角点。
就好像是这个小账本上的某些数字组合起来，就指向了这个特别的角点。
而且哦，这个Harris角点检测算法还有个很贴心的地方。
它不是那种很死板的算法，它会根据不同的图像特点去调整自己的判断标准。
特征匹配-Harris角点检测
特征匹配-Harris⾓点检测⼀、harris算法简介1.⾓点概述⾓点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作⽤。
⾓点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很⾼,有效地提⾼了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。
从图像分析的⾓度来定义⾓点可以有以下两种定义：⾓点可以是两个边缘的⾓点；⾓点是邻域内具有两个主⽅向的特征点；前者往往需要对图像边缘进⾏编码，这在很⼤程度上依赖于图像的分割与边缘提取，具有相当⼤的难度和计算量，且⼀旦待检测⽬标局部发⽣变化，很可能导致操作的失败。
基于图像灰度的⽅法通过计算点的曲率及梯度来检测⾓点，避免了第⼀类⽅法存在的缺陷，此类⽅法主要有Moravec算⼦、Forstner算⼦、Harris算⼦、SUSAN算⼦等。
本⽂主要介绍的Harris⾓点检测的算法原理。
2.Harris⾓点检测基本原理⼈眼对⾓点的识别通常是在⼀个局部的⼩区域或⼩窗⼝完成的。
如果在各个⽅向上移动这个特征的⼩窗⼝，窗⼝内区域的灰度发⽣了较⼤的变化，那么就认为在窗⼝内遇到了⾓点。
如果这个特定的窗⼝在图像各个⽅向上移动时，窗⼝内图像的灰度没有发⽣变化，那么窗⼝内就不存在⾓点；如果窗⼝在某⼀个⽅向移动时，窗⼝内图像的灰度发⽣了较⼤的变化，⽽在另⼀些⽅向上没有发⽣变化，那么，窗⼝内的图像可能就是⼀条直线的线段。
如下图：3、特征匹配流程3.1、根据准则，提取图像中的特征点3.2、提取特征点周围的图像块，构造特征描述符3.3、通过特征描述符对⽐，实现特征匹配⼆、Harris⾓点检测声明：为了更好地对 Harris⾓点检测算法进⾏分析，本次实验⼀共收集了纹理平坦、垂直边缘多、垂直边缘多的三个不同的场景，每个场景各收集了五幅的图⽚。
然后通过每个场景中正⾯、侧⾯、旋转、远近、光照五个不同的⽅⾯进⾏对⽐试验。
2.1、纹理平坦的场景（以书本为例）2.1.1、正⾯图及检测结果2.1.2、侧⾯图及检测结果2.1.3、旋转图及检测结果2.1.4 、远距离图及检测结果2.1.5 、光照图及检测结果实验结果分析与总结:Harris⾓点检测算⼦具有旋转不变性。
harris角点检测阈值
harris角点检测阈值
Harris角点检测是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的角点。
在Harris角点检测中，阈值的选择对于最终的检测结果至关重要。
阈值的设定可以影响检测到的角点数量和质量，因此需要根据具体的应用场景来进行选择。
首先，阈值的选择应该考虑到图像的特性，包括图像的噪声水平、对比度以及所需的角点数量。
较高的阈值可以过滤掉一些较弱的角点，从而得到更可靠的结果，但可能会丢失一些重要的角点信息；而较低的阈值可能会导致检测到大量的噪声点或者非角点，从而影响最终的结果。
其次，阈值的选择也应该结合算法的参数和具体的应用需求。
一般来说，可以通过实验和调参的方式来确定一个合适的阈值，或者根据具体的应用场景来进行调整。
此外，也可以考虑使用自适应阈值的方法，根据局部像素的特性来动态调整阈值，从而更好地适应不同的图像情况。
另外，还可以考虑使用多尺度的Harris角点检测方法，通过在不同尺度下进行检测和阈值的选择，从而得到更全面和准确的角点
检测结果。
总之，Harris角点检测的阈值选择需要综合考虑图像特性、算法参数和应用需求，通过实验和调参来确定合适的阈值，或者采用自适应阈值的方法来动态调整阈值，以获得更好的检测结果。
Harris角点检测原理详解
Harris⾓点检测原理详解关于⾓点的应⽤在图像处理上⽐较⼴泛，如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机标定等。
⽹上也有很多博客对Harris⾓点检测原理进⾏描述，但基本上只是描述了算法流程，⽽其中相关细节并未作出解释，这⾥我想对有些地⽅做出补充说明，正所谓知其然知其所以然，如有不对，还望指正。
关于⾓点的应⽤在图像处理上⽐较⼴泛，如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机标定等。
⽹上也有很多博客对Harris⾓点检测原理进⾏描述，但基本上只是描述了算法流程，⽽其中相关细节并未作出解释，这⾥我想对有些地⽅做出补充说明，正所谓知其然知其所以然，如有不对，还望指正。
1. 何为⾓点？下⾯有两幅不同视⾓的图像，通过找出对应的⾓点进⾏匹配。
再看下图所⽰，放⼤图像的两处⾓点区域：我们可以直观的概括下⾓点所具有的特征：>轮廓之间的交点；>对于同⼀场景，即使视⾓发⽣变化，通常具备稳定性质的特征；>该点附近区域的像素点⽆论在梯度⽅向上还是其梯度幅值上有着较⼤变化；2. ⾓点检测算法基本思想是什么？算法基本思想是使⽤⼀个固定窗⼝在图像上进⾏任意⽅向上的滑动，⽐较滑动前与滑动后两种情况，窗⼝中的像素灰度变化程度，如果存在任意⽅向上的滑动，都有着较⼤灰度变化，那么我们可以认为该窗⼝中存在⾓点。
3.如何⽤数学⽅法去刻画⾓点特征？当窗⼝发⽣[u,v]移动时，那么滑动前与滑动后对应的窗⼝中的像素点灰度变化描述如下：公式解释：>[u,v]是窗⼝的偏移量>(x,y)是窗⼝内所对应的像素坐标位置，窗⼝有多⼤，就有多少个位置>w(x,y)是窗⼝函数，最简单情形就是窗⼝内的所有像素所对应的w权重系数均为1。
但有时候，我们会将w(x,y)函数设定为以窗⼝中⼼为原点的⼆元正态分布。
如果窗⼝中⼼点是⾓点时，移动前与移动后，该点的灰度变化应该最为剧烈，所以该点权重系数可以设定⼤些，表⽰窗⼝移动时，该点在灰度变化贡献较⼤；⽽离窗⼝中⼼(⾓点)较远的点，这些点的灰度变化⼏近平缓，这些点的权重系数，可以设定⼩点，以⽰该点对灰度变化贡献较⼩，那么我们⾃然想到使⽤⼆元⾼斯函数来表⽰窗⼝函数，这⾥仅是个⼈理解，⼤家可以参考下。
Harris与SUSAN原理及实验结果分析
Harris 与SUSAN 角点检测算法原理与实验结果分析一．Harris 算法原理Harris 角点检测算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。
设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式：2,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ∂∂=-=++∂∂∑∑ (1.1)其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为222()/,x y x y w eσ+=；I 为图像灰度函数，略去无穷小项有： 222222,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv =++=++∑（1.2）将,x y E 化为二次型有： ,[]x y u E u v M v ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦(1.3)M 为实对称矩阵： 2,2x y x x y x y y I I I M w I I I ∙⎤⎡=⎥⎢∙⎢⎥⎣⎦∑ (1.4)通过对角化处理得到： 11,200x y E R R λλ-⎛⎫= ⎪⎝⎭ (1.5)其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。
当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。
Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到：2(,)det()(())CRF x y M k trace M =- (1.6) 其中：det(M)表示矩阵M 的行列式，trace(M)表示矩阵的迹。
当目标像素点的CRF 值大于给定的阈值时，该像素点即为角点。
特征检测之Harris角点检测简介
特征点又叫兴趣点或者角点。
常被用于目标匹配，目标跟踪，三维重建等应用中。
点特征主要指图像中的明显点，如突出的角点、边缘端点、极值点等等。
特征点具有以下三种特性：▪旋转不变性；▪光照不变性；▪视角不变性。
用于点特征提取的算子称为兴趣点提取（检测）算子。
常用的有▪Harris角点检测；▪FAST特征检测；▪SIFT特征检测；▪SURF特征检测。
预备数学实对称矩阵如果有n阶矩阵A，其矩阵的元素都为实数，且矩阵A的转置等于其本身，则称A为实对称矩阵。
性质：▪实对称矩阵Ａ的不同特征值对应的特征向量是正交的；▪n阶实对称矩阵Ａ必可相似对角化，且相似对角阵上的元素即为矩阵本身特征值。
对角化：优点：满秩的对角方阵，可以直接看出特征值，特征向量等重要特征。
卷积算子—Sobel算子主要用于边缘检测，分别对水平和垂直方向上的边缘敏感。
对图像任意一点使用会产生对应的梯度矢量或者其法矢量。
对噪声具有平滑抑制作用，但是得到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。
该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A代表原始图像，Gx 及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:梯度计算公式梯度方向计算公式如果等于零，代表图像该处拥有纵向边缘，左边比右边要暗。
基础知识1、角点使用一个滑动窗口在下面三幅图中滑动，可以得出以下结论：▪左图表示一个平坦区域，在各方向移动，窗口内像素值均没有太大变化；▪中图表示一个边缘特征（Edges），如果沿着水平方向移动(梯度方向)，像素值会发生跳变；如果沿着边缘移动(平行于边缘) ，像素值不会发生变化；▪右图表示一个角（Corners），不管你把它朝哪个方向移动，像素值都会发生很大变化。
所以，右图是一个角点。
2、角点类型下图展示了不同角点的类型，可以发现：如果使用一个滑动窗口以角点为中心在图像上滑动，存在朝多个方向上的移动会引起该区域的像素值发生很大变化的现象。
harris角点检测的原理
harris角点检测的原理
Harris角点检测是一种计算机视觉算法，用于寻找图像中的角
点（即具有明显的边缘变化的局部区域）。
其原理如下：
1. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，以便后续处理。
2. 梯度计算：根据图像灰度值计算每个像素的梯度，通常使用Sobel算子进行图像梯度计算。
3. 计算自相关矩阵：对于每个像素，计算其周围窗口内梯度的自相关矩阵。
自相关矩阵是一个2x2的矩阵，包含了图像的二阶梯度信息。
4. 计算Harris响应函数：根据自相关矩阵计算Harris响应函数，该函数用于评估每个像素周围区域是否为角点。
Harris响应函
数定义为：
R = det(M) - k(trace(M))^2
其中，M是自相关矩阵，det(M)和trace(M)分别表示矩阵的行
列式和迹，k是一个经验参数，用于调整角点检测的灵敏度。
5. 非最大抑制：对于Harris响应函数计算得到的角点，使用非最大抑制算法排除冗余的角点。
非最大抑制通常根据角点的Harris响应值大小和邻域内角点的距离来决定是否保留一个角点。
6. 阈值处理：根据Harris响应函数的阈值，将不满足要求的角点剔除。
通常会通过设定一个合适的阈值，以过滤掉噪声和不
显著的角点。
通过以上步骤，Harris角点检测算法可以在图像中准确地检测到具有明显边缘变化的角点，并过滤掉不相关的点和噪声。
Harris角点检测原理及实现
Harris⾓点检测原理及实现为便于理解，先简要介绍⾓点的概念和⾓点检测背景1 背景⾓点检测⼤致可分为三类：基于灰度图的⾓点检测、基于⼆值化图像的⾓点检测和基于轮廓曲线的⾓点检测。
Harris属于基于灰度图的⾓点检测。
2 Harris特征原理2.1 概述Harris⾓点检测根据窗⼝向多个⽅向，通过判断窗⼝内像素值有⽆明显变化判断有⽆⾓点。
如下图： 第⼀幅图像中，窗⼝内像素值⽆明显变化，⽆⾓点。
第⼆幅图像中，窗⼝⽔平移动时有明显变化，⽆⾓点。
第三幅图中，窗⼝多个⽅向移动时有明显变化，有⾓点。
Harris⾓点检测可分为三步：梯度计算、响应值计算、⾓点提取。
下⾯按步骤介绍。
2.2梯度计算： 对图像中的任意⼀像素点I（x,y），进⾏⾃相关平移w(x+Δx、y+Δy)得到⾃相关函数： c(x,y,Δx,Δy) = ∑w h(x,y)(I(x,y)-I(x+Δx,y+Δy))2 其中 ∑w表⽰窗⼝内的点，h(x,y)表⽰加权函数，加权函数可根据⾃⼰需要进⾏修改（通过修改源代码）。
由泰勒可得： I(x+Δx,y+Δy) = I(x,y)+ΔxI x(x,y)+ΔyI y(x,y)+p ≈I(x,y)+ΔxI x(x,y)+ΔyI y(x,y)代⼊⾃相关函数可得（加权函数暂时忽略）： c(x,y,Δx,Δy) = ∑w(I(x,y)-I(x+Δx,y+Δy))2 ≈ ∑w((ΔxI x(x,y))2+2ΔxΔyI x(x,y)I y(x,y)+(ΔyI y(x,y))2) 将上公式⽤图表⽰如下： 其中，u和v分别表⽰Δx和Δy，w(x,y)表⽰加权函数。
Harris算法是通过判断像素值是否在多个⽅向上有明显变化可转换为为是否在x和y⽅向上像素值均有明显变化，再转换为Ix或Iy的变化，再转换为M矩阵的特征值λ1,λ2的变化，如下图：2.3响应值计算：上⾯计算不易于通过编程实现，Harris通过定义⾓点响应函数R的⽅式，⽤于表⽰⼀个⾓点的Harris响应值：trace表⽰为矩阵的迹，det为矩阵的⾏列式（矩阵的迹：主对⾓线上的值相加即所有特征值的和），k为经验常数，⼀般取0.04~0.06。
Harris角点检测算法编程步骤及示例演示
Harris角点检测算法编程步骤及示例演示也不说那么多废话了，要介绍啥背景意义之类的，角点检测，顾名思义，就是检测角点，最简单的就是两条线的交点了，还有比如下国际象棋的棋盘格子的交点之类的，反正就是检测这些点。
简单将Harris角点检测算法的思想说下，就是拿一个小窗在图像中移动，通过考察这个小窗口内图像灰度的平均变换值来确定角点。
（1）如果窗口内区域图像的灰度值恒定，那么所有不同方向的偏移几乎不发生变化；（2）如果窗口跨越一条边，那么沿着这条边的偏移几乎不发生变化，但是与边垂直的偏移会发生很大的变化；（3）如果窗口包含一个孤立的点或者角点，那么所有不同方向的偏移会发生很大的变化。
下面给出具体数学推导：设图像窗口平移量为（u,v）,产生的灰度变化为E(u,v),有E(u,v)=sum[w(x,y)[I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2],其中w(x,y)为窗口函数，I(x+u,y+v)为平移后的灰度值，I(x,y)为平移前的灰度值。
有泰勒公式展开可得：I(x+u,y+v)=I(x,y)+Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2);Ix,Iy分别为偏微分，在图像中为图像的方向导数.因此E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2)]^2],可以近似得到E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v]^2],即E(u,v)=[u,v][Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2][u,v]T令M=[Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2]，因此最后对角点的检测成了对矩阵M的特征值的分析了，令M其特征值为x1,x2;当x1>>x2或者x2>>x1，则检测到的是边缘部分；当x1,x2都很小，图像窗口在所有移动的方向上移动灰度级都无明显变化.当X1,X2都很大时且相当，检测到的是角点。
编程时用x1,x2不方便，因此定义角点响应函数;R=det(M)-k(trace(M))^2;其中det(M)为矩阵M的行列式，trace(M)为矩阵M的迹。
harris和laplace原理
harris和laplace原理原题：[Harris和Laplace原理]，以中括号内的内容为主题，写一篇1500-2000字文章，一步一步回答Harris和Laplace原理适用于数字图像处理和计算机视觉领域，这两个原理可用来检测图像中的角点和边缘，并进行图像特征提取。
本文将详细介绍Harris和Laplace原理的基本概念、原理和应用。
第一部分：Harris原理Harris角点检测算法是由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出的，用于寻找图像中的角点。
角点是图像中相邻像素之间有明显变化的点，它们在图像中具有独特性和稳定性，因此在图像处理中具有重要意义。
Harris角点检测算法的基本思想是通过计算视窗内像素值的偏移来评估某一点是否为角点。
具体步骤如下：1. 在图像中选择一个固定大小的视窗，并移动到不同的位置。
2. 对于每个视窗位置，计算其视窗内像素值的梯度。
3. 根据像素梯度计算基本响应函数R，该响应函数描述了一个点是否是角点。
4. 根据阈值筛选出R大于一定值的点，并标记为角点。
Harris角点检测算法的核心是基本响应函数R的计算。
R的计算公式如下：R = det(M) - k * trace(M)^2其中，M是一个2x2的矩阵，表示像素点邻域内的自相关矩阵。
det(M)和trace(M)分别表示M的行列式和迹，k是一个经验参数，用于调整角点检测的敏感性。
第二部分：Laplace原理Laplace算子是用于边缘检测的一种常见算子，其基本原理是通过计算图像像素值的二阶导数来检测边缘。
Laplace算子的公式如下：∇^2f = ∂^2f/∂x^2 + ∂^2f/∂y^2其中，∇^2f表示Laplace算子的结果，f表示图像的像素值，x和y表示图像坐标。
Laplace边缘检测算法的基本思想是寻找图像中像素值变化最剧烈的地方，以确定边缘的位置。
具体步骤如下：1. 对图像进行高斯滤波，以降低噪音的影响。
harris角点检测算法步骤
harris角点检测算法步骤Harris角点检测算法步骤：一、引言Harris角点检测算法是计算机视觉中常用的角点检测算法之一。
它通过分析图像的局部灰度变化来寻找图像中的角点，被广泛应用于图像处理、物体识别、图像匹配等领域。
本文将介绍Harris角点检测算法的步骤及其原理。
二、灰度处理Harris角点检测算法首先需要将彩色图像转换为灰度图像，这是因为角点检测主要关注图像的灰度变化而非颜色信息。
通过将彩色图像的每个像素的RGB值加权平均，可以得到相应的灰度值。
三、计算梯度接下来，对灰度图像进行梯度计算。
梯度表示图像中的灰度变化，是图像中像素灰度值变化最快的方向。
通过对图像使用Sobel算子或其他梯度计算算法，可以计算出每个像素的梯度幅值和方向。
四、计算结构张量在Harris角点检测算法中，结构张量是一个重要的概念。
对于每个像素点，结构张量是一个2x2的矩阵，它描述了该像素点周围区域的灰度变化情况。
结构张量的计算公式包括对梯度幅值的平方、梯度幅值的乘积以及梯度方向的加权。
五、计算角点响应函数角点响应函数是Harris角点检测算法的核心。
它通过对结构张量进行特征值分解，得到每个像素点的角点响应值。
角点响应值的计算公式是通过特征值的乘积减去特征值的和，再乘以一个经验系数。
如果特征值的乘积较大，说明该像素点是角点。
六、非极大值抑制由于角点响应函数在角点处达到最大值，但在边缘和平坦区域也可能有较大值，为了提取出准确的角点，需要进行非极大值抑制。
在非极大值抑制过程中，对于每个像素点，比较其角点响应值与周围像素点的角点响应值，如果大于周围像素点的角点响应值，则保留，否则抑制。
七、阈值处理为了进一步提取出准确的角点，可以根据角点响应值设置一个阈值。
只有角点响应值大于阈值的像素点才被认为是角点。
阈值的选择是一个关键问题，需要根据具体应用场景和图像特点进行调整。
八、角点标记最后一步是将检测到的角点在原始图像上进行标记。
harris角点检测算法原理
harris角点检测算法原理Harris角点检测算法原理引言：角点检测是计算机视觉中一项重要的任务，它可以帮助计算机识别和跟踪图像中的角点特征。
Harris角点检测算法是一种经典的角点检测方法，它通过计算图像中像素点的角点响应函数来确定角点的位置。
一、角点的定义和特点角点是图像中突然变化的区域，其特点是在多个方向上都具有较大的灰度变化。
由于角点在图像中具有明显的特征，因此检测角点可以帮助计算机识别和跟踪物体。
二、角点响应函数Harris角点检测算法通过计算每个像素点的角点响应函数来确定是否为角点。
角点响应函数的计算公式如下：R = det(M) - k * trace^2(M)其中，M是一个2×2的矩阵，表示像素点附近的灰度变化情况。
det(M)表示矩阵M的行列式，trace(M)表示矩阵M的迹，k是一个常数。
三、角点响应函数的计算步骤1. 图像梯度计算：首先，对图像进行梯度计算，得到每个像素点的梯度幅值和梯度方向。
2. 构建自相关矩阵：对于每个像素点，根据其周围像素点的梯度幅值和梯度方向，构建一个2×2的自相关矩阵M。
3. 计算角点响应函数：根据自相关矩阵M的行列式和迹，计算角点响应函数R。
4. 阈值化和非极大值抑制：对于每个像素点，根据角点响应函数的值，进行阈值化操作，并对超过阈值的像素点进行非极大值抑制。
四、Harris角点检测算法的优缺点1. 优点：（1）计算简单：Harris角点检测算法的计算量相对较小，适合在实时应用中使用。
（2）稳定性好：Harris角点检测算法对图像的旋转、缩放和亮度变化具有较好的稳定性。
（3）可靠性高：Harris角点检测算法在各种场景下都能够较为准确地检测到角点。
2. 缺点：（1）对噪声敏感：Harris角点检测算法对噪声比较敏感，噪声会影响角点的检测结果。
（2）对尺度变化不敏感：Harris角点检测算法对于图像的尺度变化比较不敏感，可能会漏检或误检角点。
计算机视觉实验报告-Harris角点检测
1实验目的Harris角点检测阅读代码，为代码添加备注，即大致描述每一部分代码分别实现的什么功能SIFT关键点检测及特征匹配调试代码，根据代码进一步掌握算法相关步骤2实验过程2.1Harris角点检测实验图片所用代码import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__":# 1. 读取图像文件img = cv2.imread('corner.png')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray = np.float32(gray)# 2. Harris角点检测dst = cv2.cornerHarris(gray, 5, 5, 0.04)dst = cv2.dilate(dst, None) # 膨胀，非极大值抑制thres = 0.01 * dst.max()finalImg = img.copy()finalImg[dst > thres] = [255, 0, 0]imgs = [img, finalImg]titles = ['Raw', 'Corner']for i in range(2):plt.subplot(1, 2, i + 1)plt.imshow(imgs[i], 'gray')plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])# 3. 显示结果plt.show()实验效果代码分析及现象算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。
harris角点检测算法 题目
harris角点检测算法题目Harris角点检测算法是一种用于检测图像中角点的算法。
角点是图像中具有明显方向变化的地方，通常对应于场景中的边缘或拐点。
Harris角点检测算法具有较好的抗噪声性能和稳健性，因此在计算机视觉和图像处理领域得到了广泛应用。
题目：Harris角点检测算法的实现与应用一、问题描述Harris角点检测算法是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的角点检测算法。
该算法通过分析图像局部区域的灰度变化来确定角点位置，具有较好的稳定性和准确性。
本题目要求实现Harris角点检测算法，并探讨其在图像处理和计算机视觉领域的应用。
二、实现步骤1. 导入必要的库和模块，包括NumPy、OpenCV等。
2. 读取待处理的图像，并将其转换为灰度图像。
3. 定义Harris角点检测函数，包括计算图像中每个像素点的Harris响应值和确定角点位置等步骤。
4. 对灰度图像中的每个像素点应用Harris角点检测函数，得到每个像素点的Harris响应值。
5. 根据Harris响应值的大小，确定角点位置，并将其标记在图像上。
6. 可选：对检测到的角点进行可视化展示，以便更好地理解角点位置和分布情况。
三、应用示例1. 特征匹配：利用Harris角点检测算法检测两幅图像中的相似区域，通过特征匹配实现图像拼接、目标跟踪等功能。
2. 运动估计：利用Harris角点检测算法提取视频序列中的关键帧，通过对关键帧中角点的运动轨迹分析，估计视频中物体的运动轨迹和方向。
3. 3D重建：结合Harris角点检测算法和立体视觉技术，从多视角图像中提取角点信息，通过立体匹配和三维重建技术，重建出场景的三维结构。
4. 目标识别：利用Harris角点检测算法提取图像中的角点特征，结合分类器对目标进行识别和分类，如人脸识别、手势识别等。
5. 增强现实：通过Harris角点检测算法确定图像中的特征点位置，将虚拟物体与实际场景中的特征点进行配准，实现增强现实的效果。
几种特征点提取算子的分析和比较
几种特征点提取算子的分析和比较特征点提取算子是计算机视觉中常用的一种技术，可以用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用。
本文将对几种常见的特征点提取算子进行分析和比较，并从不同角度评估它们的优缺点。
1. Harris角点检测算子Harris角点检测算子是一种基于图像局部灰度变化的方法。
它通过计算图像灰度的局部自相关矩阵，来判断像素是否为角点。
该算子具有简单、快速的特点，适用于大部分场景，特别是对于纹理丰富的图像。
然而，Harris算子对于光照变化和噪声较敏感，不适用于光照变化较大的图像。
2.SIFT算子SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算子是一种尺度不变的特征点提取算法。
它通过在不同尺度和方向上计算高斯差分图像，提取关键点的位置和尺度信息。
SIFT算子具有较好的尺度不变性和旋转不变性，对于光照变化较大的图像也具有较好的鲁棒性。
然而，SIFT算子计算量较大，不适合实时应用，并且它是有专利保护的。
3.SURF算子SURF（Speeded Up Robust Features）算子是一种在SIFT算子基础上优化而来的特征点提取算法。
它采用了快速积分图像和Hessian矩阵来加速特征点计算过程。
SURF算子具有较好的尺度不变性和旋转不变性，且计算速度较快。
但是，SURF算子对于尺寸较小的特征点提取效果较差。
4.FAST算子FAST（Features from Accelerated Segment Test）算子是一种快速而简单的特征点提取算法。
它通过在像素周围进行十字测试，判断像素是否为角点。
FAST算子计算速度非常快，适合实时应用。
然而，FAST算子对于光照变化和图像噪声敏感，容易产生较多的冗余特征点。
综上所述，不同的特征点提取算子适用于不同的场景和应用需求。
Harris角点检测算子适用于纹理丰富的图像；SIFT算子适用于光照变化较大的图像；SURF算子适用于对速度要求较高的应用；FAST算子适用于实时应用场景。
HarrisCorner（Harris角检测）
HarrisCorner（Harris⾓检测）在做图像匹配时，常需要对两幅图像中的特征点进⾏匹配。
为了保证匹配的准确性，所选择的特征必须有其独特性，⾓点可以作为⼀种不错的特征。
那么为什么⾓点有其独特性呢？⾓点往往是两条边缘的交点，它是两条边缘⽅向变换的⼀种表⽰，因此其两个⽅向的梯度变换通常都⽐较⼤并且容易检测到。
这⾥我们理解⼀下Harris Corner ⼀种⾓点检测的算法⾓点检测基本原理：⼈们通常通过在⼀个⼩的窗⼝区域内观察点的灰度值⼤⼩来识别⾓点，如果往任何⽅向移动窗⼝都会引起⽐较⼤的灰度变换那么往往这就是我们要找的⾓点。
如下图右下⾯我们看⼀下Harris的数学公式，对于[x,y]平移[u,v]个单位后强度的变换有下式,I(x+u,y+v)是平移后的强度，I(x,y)是原图像像素。
对于括号⾥⾯的值，如果是强度恒定的区域，那么它就接近于零，反之如果强度变化剧烈那么其值将⾮常⼤，所以我们期望E(u,v)很⼤。
其中w是窗函数，它可以是加权函数，也可以是⾼斯函数利⽤⼆维泰勒展开式我们有所以其中⼀阶可以近似为于是我们可以给出Harris Corner的如下推导，其中Ix，Iy是x，y⽅向的Gradient模，乘以位移得到位移后的量对于⼩的位移，我们可以⽤双线性插值⽅法近似：其中M为2*2矩阵如下在本质上我们可以把⼆次项看成⼀个椭圆函数，我们对M进⾏特征值分析有λ1，λ2根据λ1，λ2的值我们可以把其分为三类：1.λ1，λ2都很⼩且近似，E在所以⽅向接近于常数；2.λ1>>λ2,或者λ2>>λ1, E将在某⼀⽅向上很⼤；3.λ1，λ2都很⼤且近似，E将在所以⽅向上很⼤；如图所⽰：最后我们通过计算⾓点响应值R来判断其属于哪个区间其中k⼀般为常数取在0.04-0.06间。
算法步骤：1.计算图像x,y⽅向的梯度I x，I y2.计算每个像素点的梯度平⽅3.计算梯度在每个像素点的和4.定义在每个像素点的矩阵H，也就是前⾯的M5.计算每个像素的⾓点响应6.设置阈值找出可能点并进⾏⾮极⼤值抑制代码：close allclear allI = imread('empire.jpg');I = rgb2gray(I);I = imresize(I,[500,300]);imshow(I);sigma = 1;halfwid = sigma * 3;[xx, yy] = meshgrid(-halfwid:halfwid, -halfwid:halfwid);Gxy = exp(-(xx .^ 2 + yy .^ 2) / (2 * sigma ^ 2));Gx = xx .* exp(-(xx .^ 2 + yy .^ 2) / (2 * sigma ^ 2));Gy = yy .* exp(-(xx .^ 2 + yy .^ 2) / (2 * sigma ^ 2));%%apply sobel in herizontal direction and vertical direction compute the %%gradient%fx = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1];%fy = [1 1 1;0 0 0;-1 -1 -1];Ix = conv2(I,Gx,'same');Iy = conv2(I,Gy,'same');%%compute Ix2, Iy2,IxyIx2 = Ix.*Ix;Iy2 = Iy.*Iy;Ixy = Ix.*Iy;%%apply gaussian filterh = fspecial('gaussian',[6,6],1);Ix2 = conv2(Ix2,h,'same');Iy2 = conv2(Iy2,h,'same');Ixy = conv2(Ixy,h,'same');height = size(I,1);width = size(I,2);result = zeros(height,width);R = zeros(height,width);Rmax = 0;%% compute M matrix and corner responsefor i = 1:heightfor j =1:widthM = [Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy(i,j)];R(i,j) = det(M) - 0.04*(trace(M)^2);if R(i,j)> RmaxRmax = R(i,j);endendend%% compare whith thresholdcount = 0;for i = 2:height-1for j = 2:width-1if R(i,j) > 0.01*Rmaxresult(i,j) = 1;count = count +1;endendend%non-maxima suppressionresult = imdilate(result, [1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]); [posc,posr] = find(result == 1);imshow(I);hold on;plot(posr,posc,'r.');本⽂原创，转载请注明出处。
matlabharris角点检测函数
matlabharris角点检测函数Matlab中的harris角点检测函数Harris角点检测算法是计算机视觉领域中非常重要的算法之一。
它能够在图像中自动检测出具有较高对比度变化和明显边缘的角点，从而在很多应用中发挥重要作用，例如图像配准、目标跟踪和三维重建等。
在Matlab 中，我们可以使用内置的harris角点检测函数来实现这一功能。
本文将详细介绍harris角点检测函数的使用方法。
Harris角点检测函数在Matlab中的函数原型如下：H = corner(I)其中，I代表输入的待检测图像，H是一个包含了检测到的角点坐标和相应响应值的二维矩阵。
下面我们一步一步来介绍如何使用这个函数进行角点检测。
第一步：导入图像并转换为灰度图像首先，我们需要导入一个待检测的图像。
假设我们要检测的图像叫做"image.jpg"，我们可以使用imread函数来读取这个图像，并将其转换为灰度图像。
灰度图像对于角点检测来说更加合适，因为它只包含了亮度信息，而不包含颜色信息。
以下是导入和转换的代码：I = imread('image.jpg');Igray = rgb2gray(I);在这里，我们使用了imread函数来读取图像，并且使用rgb2gray函数将读取到的RGB图像转换为灰度图像。
转换后的图像被存储在一个名为Igray的变量中。
第二步：应用Harris角点检测函数接下来，我们需要将灰度图像输入到Harris角点检测函数中进行处理。
处理后的结果将存储在一个名为H的变量中。
以下是应用角点检测函数的代码：H = corner(Igray);在这里，我们通过调用corner函数并将灰度图像作为参数传入，来实现Harris角点检测。
第三步：可视化和分析检测结果一旦角点检测完成，我们可以通过可视化检测结果来验证算法的效果。
我们可以使用imshow函数来显示原始图像和检测到的角点。
特征点检测算法
特征点检测算法特征点检测算法是计算机视觉领域中一项重要的技术，它能够自动地从图像中提取出具有特殊意义的关键点。
这些特征点可以用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。
本文将介绍三种常见的特征点检测算法：Harris角点检测算法、SIFT算法和SURF算法。
一、Harris角点检测算法Harris角点检测算法是一种经典的特征点检测算法，它通过检测图像中的角点来寻找图像中的显著特征。
该算法的基本思想是通过计算图像中每个像素点的灰度值在水平和垂直方向上的变化程度，然后根据这些变化程度来判断该像素点是否是角点。
具体而言，该算法通过计算每个像素点的结构函数矩阵，然后根据结构函数矩阵的特征值来确定像素点的角度和强度。
二、SIFT算法SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是一种基于尺度不变性的特征点检测算法，它能够在不同尺度、不同旋转和不同亮度条件下检测出相同的特征点。
该算法的基本思想是通过构建高斯金字塔和差分金字塔来寻找图像中的关键点，然后通过计算关键点的梯度和方向来确定其描述子。
SIFT算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性，因此在图像匹配和目标跟踪等应用中得到广泛应用。
三、SURF算法SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种快速且具有鲁棒性的特征点检测算法，它通过采用积分图像和快速哈希表等技术来加速特征点的检测和匹配过程。
该算法的基本思想是通过计算图像中每个像素点的Haar小波响应来确定其特征点。
与SIFT算法相比，SURF算法具有更快的速度和更好的鲁棒性，因此在实时性要求较高的图像处理应用中得到广泛应用。
特征点检测算法在计算机视觉领域中具有重要的应用价值，它能够从图像中提取出具有特殊意义的关键点，为图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用提供了重要的基础。
本文介绍了三种常见的特征点检测算法：Harris角点检测算法、SIFT算法和SURF算法。
harris角点检测原理步骤说明[技巧]
![harris角点检测原理步骤说明[技巧]](https://img.taocdn.com/s3/m/a25b68750a1c59eef8c75fbfc77da26925c596dc.png)
一、Harris角点检测基本理论1.1 简略表达：角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点，即Ix、Iy都较大边缘：仅在水平、或者仅在竖直方向有较大的变化量，即Ix和Iy只有其一较大平坦地区：在水平、竖直方向的变化量均较小，即Ix、Iy都较小角点响应R=det(M)-k*(trace(M)^2) (附录资料给出k=0.04~0.06，opencv指出是0.05-0.5，浮动较大)det(M)=λ1*λ2trace(M)=λ1+λ2R取决于M的特征值，对于角点|R|很大，平坦的区域|R|很小，边缘的R为负值。
1.2 详细描述：见附录里的ppt1.3 算法步骤其中，局部极大值可用先膨胀后与原图比较的方法求得，具体见二中源码。
二、opencv代码实现harris类[cpp]view plaincopyprint?1. #ifndef HARRIS_H2. #define HARRIS_H3. #include "opencv2/opencv.hpp"4.5. class harris6. {7. private:8. cv::Mat cornerStrength; //opencv harris函数检测结果，也就是每个像素的角点响应函数值9. cv::Mat cornerTh; //cornerStrength阈值化的结果10. cv::Mat localMax; //局部最大值结果11. int neighbourhood; //邻域窗口大小12. int aperture;//sobel边缘检测窗口大小（sobel获取各像素点x，y方向的灰度导数）13. double k;14. double maxStrength;//角点响应函数最大值15. double threshold;//阈值除去响应小的值16. int nonMaxSize;//这里采用默认的3，就是最大值抑制的邻域窗口大小17. cv::Mat kernel;//最大值抑制的核，这里也就是膨胀用到的核18. public:19. harris():neighbourhood(3),aperture(3),k(0.01),maxStrength(0.0),threshold(0.01),nonMaxSize(3){20.21. };22.23. void setLocalMaxWindowsize(int nonMaxSize){24. this->nonMaxSize = nonMaxSize;25. };26.27. //计算角点响应函数以及非最大值抑制28. void detect(const cv::Mat &image){29. //opencv自带的角点响应函数计算函数30. cv::cornerHarris (image,cornerStrength,neighbourhood,aperture,k);31. double minStrength;32. //计算最大最小响应值33. cv::minMaxLoc (cornerStrength,&minStrength,&maxStrength);34.35. cv::Mat dilated;36. //默认3*3核膨胀，膨胀之后，除了局部最大值点和原来相同，其它非局部最大值点被37. //3*3邻域内的最大值点取代38. cv::dilate (cornerStrength,dilated,cv::Mat());39. //与原图相比，只剩下和原图值相同的点，这些点都是局部最大值点，保存到localMax40. cv::compare(cornerStrength,dilated,localMax,cv::CMP_EQ);41. }42.43. //获取角点图44. cv::Mat getCornerMap(double qualityLevel) {45. cv::Mat cornerMap;46. // 根据角点响应最大值计算阈值47. threshold= qualityLevel*maxStrength;48. cv::threshold(cornerStrength,cornerTh,49. threshold,255,cv::THRESH_BINARY);50. // 转为8-bit图51. cornerTh.convertT o(cornerMap,CV_8U);52. // 和局部最大值图与，剩下角点局部最大值图，即：完成非最大值抑制53. cv::bitwise_and(cornerMap,localMax,cornerMap);54. return cornerMap;55. }56.57. void getCorners(std::vector<cv::Point> &points,58. double qualityLevel) {59. //获取角点图60. cv::Mat cornerMap= getCornerMap(qualityLevel);61. // 获取角点62. getCorners(points, cornerMap);63. }64.65. // 遍历全图，获得角点66. void getCorners(std::vector<cv::Point> &points,67. const cv::Mat& cornerMap) {68.69. for( int y = 0; y < cornerMap.rows; y++ ) {70. const uchar* rowPtr = cornerMap.ptr<uchar>(y);71. for( int x = 0; x < cornerMap.cols; x++ ) {72. // 非零点就是角点73. if (rowPtr[x]) {74. points.push_back(cv::Point(x,y));75. }76. }77. }78. }79.80. //用圈圈标记角点81. void drawOnImage(cv::Mat &image,82. const std::vector<cv::Point> &points,83. cv::Scalar color= cv::Scalar(255,255,255),84. int radius=3, int thickness=2) {85. std::vector<cv::Point>::const_iterator it=points.begin();86. while (it!=points.end()) {87. // 角点处画圈88. cv::circle(image,*it,radius,color,thickness);89. ++it;90. }91. }92.93. };94.95. #endif // HARRIS_H相关测试代码：[cpp]view plaincopyprint?1. cv::Mat image, image1 = cv::imread ("test.jpg");2. //灰度变换3. cv::cvtColor (image1,image,CV_BGR2GRAY);4.5.6. // 经典的harris角点方法7. harris Harris;8. // 计算角点9. Harris.detect(image);10. //获得角点11. std::vector<cv::Point> pts;12. Harris.getCorners(pts,0.01);13. // 标记角点14. Harris.drawOnImage(image,pts);15.16. cv::namedWindow ("harris");17. cv::imshow ("harris",image);18. cv::waitKey (0);19. return 0;相关测试结果：三、改进的Harris角点检测从经典的Harris角点检测方法不难看出，该算法的稳定性和k有关，而k是个经验值，不好把握，浮动也有可能较大。
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2014.1.14
特征提取
本质区别：特 征提取的空间 范围不同
颜色 直方图 全局特征 方差...
图像特征 角点 局部特征 边缘点
ห้องสมุดไป่ตู้
局部特征最初的研究是从角点开始的
拐点...
角点
• 局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化的点 • 图像局部曲率突变的点
角点检测
好的角点检测算法需具备以下几点： • 检测出图像中“真实的角点”； • 准确的定位功能； • 很高的重复检测率（稳定性好）； • 具有对噪声的鲁棒性； • 具有较高的计算效率；
x (image coordinate)
x (image coordinate)
Harris角点的性质
3.对于图像几何尺度变化不具有不变性：
边缘点
角点
总结
1.沿方向 [u,v]的平均灰度变化可以表达成以下形式：
E u, v u u v M v
2.使用M的特征值表达图像点局部灰度变化的情况，定义角点响应函数：
2
"Edge" R<0
R 只与M的特征值有关 1.角点：R 为大数值正数 2.边缘：R为大数值负数 3.平坦区：R为小数值
"Corner" R>0
“Edge” 1 >> 2
"Flat" |R| small
"Edge" R<0
1
Harris角点检测
对角点响应函数R进行阈值处理
R > threshold
2
通过M的两个特征值的 大小对图像点进行分类:
"Edge" 2 >> 1 "Corner" 1 和 2 都较大且 数值相当 1 ~ 2 ; “Edge” 图像窗口在所有方向上 1 >> 2 移动都产生明显灰度变化
如果1 和 2 都很小， 图像窗口在所有方向上 移动都无明显灰度变化
又
2
I
x
u I yv
2
u
2 Ix v I x I y
I x I y u 2 Iy v
Harris角点检测
于是对于局部微小的移动量 [u,v]，可以近似得到下面的表达:
E u, v u u v M v
其中M是 22 矩阵，可由图像的导数求得:
2 Ix M w x, y x, y I x I y
IxIy 2 Iy
1 0 M 0 2
对于矩阵M,将其对角化后，特征值λ1、λ2分别代表了x和y方向的 灰度变化率。
Harris角点检测
R det M k trM
2
3.一个好的角点沿着任意方向移动都将导致明显的图像灰度变化，即： R具有大的正数值。
参考
• /jwh_bupt/article/details/7628665 • /ztfei/archive/2012/05/07/2487123.html
当大于时，则定义为角点，最后对所有提取出的角点进行非极大值抑 制，提取R的局部极大值。
Harris角点的性质
1.旋转不变性：
角点响应函数 R对于图像的旋转具有不变性
Harris角点的性质
2.对于图像灰度的变化具有部分的不变性
只使用了图像导数 => 对于灰度平移变化不变:
II+b
对于图像灰度的尺度变化: IaI R 阈值 R
x, y
2
高斯窗口
(x,y)移动(u,v)后的灰度值 (x,y)处的灰度值
Harris角点检测
因为
I x u, y v I x, y I xu I y v O u v
2
图像在x方向的曲率 图像在y方向的曲率
2
误差项
所以
x, y
E u , v w x, y I x u I y v O u 2 , v 2
Harris角点检测
平坦区域： 任意方向移动 无灰度变化
边缘： 沿着边缘方向移动 无灰度变化
角点： 沿任意方向移动 灰度明显变化
Harris角点检测
将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v)
E(u, v) wx, y I x u, y v I x, y
"Flat"
1 0 2 0
"Edge" 1 >> 2
1
Harris角点检测
定义角点响应函数R
R det M k trM
2
det M 12
trM 1 2
(k – empirical constant, k = 0.04-0.06)
Harris角点检测