harris角点提取算法
时间: 2023-07-22 22:01:52 浏览: 65
Harris角点检测算法是一种经典的角点检测算法,它是通过分析图像中像素点灰度值的变化来检测图像中的角点。该算法的基本思想是:对于一小块图像区域,如果它在各个方向上的灰度变化都比较大,则可以认为这个区域是一个角点。
具体实现过程如下:
1. 计算每个像素的梯度值,即x和y方向的导数。
2. 计算每个像素的结构矩阵M,其中M=[∑w(x^2),∑w(xy);∑w(xy),∑w(y^2)],w是一个窗口函数。
3. 对于每个像素,计算它的Harris响应函数R=det(M)-k(trace(M))^2,其中k是一个常数。
4. 对于每个像素,如果它的Harris响应函数大于一个阈值,则认为它是一个角点。
5. 使用非极大值抑制算法去除重复的角点。
Harris角点检测算法的优点是速度快、精度高,但在处理尺度变化和旋转变化较大的图像时效果不佳。近年来,基于深度学习的角点检测算法也逐渐成为研究热点。
相关问题
HARRIS角点检测算法用于
问题: HARRIS角点检测算法用于什么应用领域?
回答: HARRIS角点检测算法主要用于目标匹配、目标跟踪和三维重建等应用领域。角点是常见的点特征,具有旋转不变性、光照不变性和视角不变性等特点,适用于在这些应用中使用。常见的点特征提取算法包括Harris角点检测算法、FAST特征检测算法、SIFT特征检测算法和SURF特征检测算法等,其中Harris算法是其中一种常用的角点检测算法。 HARRIS角点检测算法对亮度和对比度的变化不敏感,并具有旋转不变性,但不具有尺度不变性。它使用角点附近的区域灰度二阶矩矩阵进行计算,可以通过特征椭圆的变化来判断角点响应值的变化,从而实现角点的检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【CV】Harris角点检测算法-点特征提取](https://blog.csdn.net/bhdnjngjmfgjm/article/details/106918418)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Harris角点检测算法详解](https://blog.csdn.net/woxincd/article/details/60754658)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Harris角点检测算法实质
Harris角点检测算法是一种基于灰度图像的角点提取算法。它的实质是对角点响应函数R进行阈值处理,提取R的局部极大值或者最大的n个点,从而得到角点。该算法基于图像中角点的特殊性质,即在不同方向上都有较大的灰度变化。通过计算图像中每个像素的角点响应函数,即该像素在不同方向上的灰度变化程度,来判断该像素是否为角点。Harris角点检测算法在计算效率和角点检测准确性方面都有很好的表现,被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。