harris角点检测原理
时间: 2023-09-21 10:07:13 浏览: 174
Harris角点检测是一种基于图像的特征检测算法,它可以识别出图像中的角点。该算法基于以下原理:
1. 角点区域的像素变化较大。在角点处,图像的梯度方向变化较大。
2. 对于不同方向的移动,角点的响应都比较大。即,角点在不同方向上都是较为敏感的。
基于以上原理,Harris角点检测算法通过计算图像中每个像素点的梯度值和二阶矩阵,来判断该点是否为角点。具体地,算法通过以下步骤进行:
1. 计算每个像素点的梯度值和方向。
2. 对于每个像素点,计算其周围邻域内的二阶矩阵。
3. 根据二阶矩阵的特征值,判断该像素点是否为角点。若特征值较大,则说明该点是角点。
4. 对于检测出的角点,可以根据其响应值进行排序,选取前N个作为最终的角点。
Harris角点检测算法是一种简单而有效的图像特征检测算法,广泛应用于计算机视觉、机器人等领域。
相关问题
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。
Harris角点检测代码
Harris角点检测是一种常用的图像特征检测算法,它可以用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等领域。下面是Harris角点检测的代码实现步骤:
1. 计算x、y方向的梯度值Mat_x、Mat_y。
2. 计算每个像素点的I_x^2、I_y^2、I_x*I_y。
3. 对每个像素点周围的窗口进行卷积,得到M矩阵。
4. 计算每个像素点的响应函数R。
5. 对响应函数R进行非极大值抑制和阈值处理,得到角点。
具体的代码实现可以参考引用中的C++源码实现。同时,如果想要更详细地了解Harris角点检测算法的原理和实现,可以参考引用中的博文。