harris角点检测c++

可以回答。Harris 角点检测是一种常用的计算机视觉算法，用于检测图像中的角点特征。在 C 语言中实现 Harris 角点检测的代码需要用到图像处理相关的库，如 OpenCV。具体实现详细过程可以参考相关的论文和文献。

相关问题

Harris角点检测算法C++代码

以下是Harris角点检测算法的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg");
    if (src.empty()) {
        cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;
        return -1;
    }

    Mat src_gray, dst, dst_norm, dst_norm_scaled;
    int blockSize = 2;
    int apertureSize = 3;
    double k = 0.04;
    int thresh = 200;

    cvtColor(src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    dst = Mat::zeros(src.size(), CV_32FC1);

    cornerHarris(src_gray, dst, blockSize, apertureSize, k);

    normalize(dst, dst_norm, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_32FC1, Mat());
    convertScaleAbs(dst_norm, dst_norm_scaled);

    for (int i = 0; i < dst_norm.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < dst_norm.cols; j++) {
            if ((int)dst_norm.at<float>(i, j) > thresh) {
                circle(dst_norm_scaled, Point(j, i), 5, Scalar(0), 2, 8, 0);
            }
        }
    }

    namedWindow("Harris corner detector", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Harris corner detector", dst_norm_scaled);
    waitKey();

    return 0;
}

该代码使用OpenCV库实现了Harris角点检测算法，对输入的图像进行角点检测，并将结果显示出来。其中，blockSize和apertureSize分别表示Harris算法中的窗口大小和Sobel算子的大小，k是常数值，thresh是阈值。

用c++实现 harris角点检测

Harris角点检测算法是一种计算机视觉中的特征检测算法，可以用于图像配准、跟踪、计算3D点等领域。其思想是通过计算像素邻域内像素在x和y方向上的梯度，得到一个测量该点特征值的矩阵M，通过该矩阵的特征值判断该点是否为角点。以下是用c语言实现Harris角点检测算法的基本步骤：

1. 读入图片并转化为灰度图像。

2. 计算每个像素邻域内像素在x和y方向上的梯度。

3. 计算对应像素的M矩阵。

4. 计算矩阵的特征值与特征向量。

5. 判断该点是否为角点，可以根据特征值确定是否大于一定的阈值。

6. 输出角点结果。

这里只给出基本的算法步骤，实现细节还需要结合具体代码实现。