Harris角点检测算法

Harris角点检测算法是一种计算机视觉中用于检测图像中角点的算法。它是由Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出的。

该算法的基本思想是：对于一个局部区域，在各个方向上移动一个小的位移，计算出每个方向上的图像强度变化，然后根据这些变化来估计区域是否包含角点。

具体来说，该算法首先计算出图像在x和y方向上的梯度，然后根据梯度计算出每个像素点的结构矩阵。接着，使用结构矩阵的特征值来估计该像素点是否为角点。如果该像素点的特征值较大，则说明该点处存在角点。

Harris角点检测算法具有计算量小、稳定性好、鲁棒性强等优点，因此被广泛应用于计算机视觉中的角点检测任务。