harris 角点检测原理

Harris 角点检测是一种计算机视觉中常用的角点检测算法，它的原理是通过计算图像中每个像素点的灰度值在 x 和 y 方向上的梯度，然后根据这些梯度值计算出一个称为结构张量的矩阵，最后通过对这个矩阵进行特征值分解，得到每个像素点的角点响应值，从而实现角点的检测。

具体来说，Harris 角点检测算法的步骤如下：

1. 计算图像中每个像素点在 x 和 y 方向上的梯度值；
2. 根据这些梯度值计算出结构张量矩阵；3. 对结构张量矩阵进行特征值分解，得到每个像素点的特征值；
4. 根据特征值计算出每个像素点的角点响应值；
5. 根据设定的阈值，筛选出响应值大于阈值的像素点作为角点。