trace表示Harris矩阵的迹
时间: 2023-08-09 15:12:14 浏览: 39
是的,trace指的是Harris角点检测算法中的Harris矩阵的迹。Harris矩阵是一个2x2的矩阵,包含了每个像素点周围像素的梯度信息。Harris角点检测算法通过计算Harris矩阵的迹和行列式来判断一个像素点是否为角点。具体来说,当Harris矩阵的迹很大,且行列式也很大时,该像素点被认为是角点。
相关问题
det = dx2_weighted * dy2_weighted - dxdy_weighted**2 # Harris矩阵的行列式 trace = dx2_weighted + dy2_weighted # Harris矩阵的迹 harris_response = det - k * trace**2 # Harris响应值
这是计算Harris角点响应值的代码。Harris角点检测是一种经典的图像特征检测方法,它通过计算图像中每个像素点周围窗口内的像素灰度值变化情况来判断该像素点是否为角点。其中,Harris矩阵是关键的计算工具,它描述了图像局部灰度变化的二阶信息。det表示Harris矩阵的行列式,trace表示Harris矩阵的迹,k是一个常数。通过计算det和trace的比值,可以判断当前像素点是否为角点,响应值越大越可能是角点。
opencv harris角度
Harris 角点检测算法是一种经典的角点检测算法,它通过计算图像中每个像素的响应函数来判断该像素是否为角点。在 Harris 角点检测算法中,每个像素的响应函数由其局部区域的灰度值变化率来计算,具体公式如下:
R = det(M) - k * (trace(M))^2
其中,M 是一个 2x2 的矩阵,表示该像素周围局部区域的灰度值变化率,k 是一个常数,一般取值为 0.04 ~ 0.06。
Harris 角点检测算法的基本思想是:对于一个角点,它在不同方向上的灰度值变化率都比较大,因此它的响应函数 R 也比较大;而对于一个边缘点或者平坦区域,它在某些方向上的灰度值变化率比较大,但在其他方向上的灰度值变化率比较小,因此它的响应函数 R 比较小。