shi-tomasi介绍
时间: 2023-07-19 12:55:44 浏览: 88
Shi-Tomasi-corner-detector.zip
Shi-Tomasi算法是计算机视觉领域中的一个经典算法,用于特征点检测和跟踪。该算法是由Shi和Tomasi于1994年提出的,是Harris角点检测算法的改进版。
Shi-Tomasi算法利用了Harris角点检测算法的基本思想,即通过计算图像中每个像素点的灰度值变化对角度的响应,来判断该点是否为角点。同时,Shi-Tomasi算法对Harris角点检测算法进行了改进,采用了更加准确的响应函数,使得检测到的角点更加准确。
在Shi-Tomasi算法中,每个像素点的响应函数为λmin=min(λ1,λ2),其中λ1和λ2是图像中该像素点周围区域的两个特征值,表示该区域在两个方向上的灰度变化程度。当λmin的值较大时,该像素点就被认为是角点。Shi-Tomasi算法还引入了一个阈值参数,用于控制检测到的角点数量,防止出现过多的冗余角点。
Shi-Tomasi算法在计算机视觉领域中得到了广泛的应用,例如在图像匹配、物体识别、运动跟踪等领域中都有着重要的作用。
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