目录1 基础知识1.1 图像变化的类型1.2 提取点特征的作用1.3 什么是好的角点检测算法？2 Harris 角点检测2.1 Harris角点检测基本思想2.2 Harris角点检测：数学描述3 总结4 Matlab 实验参考资料角点是图像重要的特征，对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量，使其信息的含量很高，有效地提高了计算的
转载
2023-08-07 13:37:57
106阅读
一、harris算法简介1.角点概述角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点；前者往往需要对图像边缘进行编码，这在很大程度
前言：特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特征。现在开始讲解常用的特征点检测，其中Harris角点检测是特征点检测的基础，提出了应用邻近像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点、边缘、平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，其中关键流程包括转化为灰度图像、计
Harris角点检测算子是对Moravec角点检测算子的改进。Moravec角点检测算子通过一个（2*N+1）*（2*N+1）的窗口在图像中逐像素滑动，计算原图像与滑动后图像的像素间的距离和来定义灰度的变化大小，包含了水平、垂直还有4个对角线方向一共8个方向上的移动。
Harris扩展了检测方向，检测结果具有旋转不变性；对滑块窗口使用了高斯系数，对离中心越近的点赋予更高的权重，以增强对噪声的干扰
转载
2016-09-15 22:17:00
196阅读
2评论
前言无一、角点是神马？角点被定义为图像边缘曲线上曲率极大值的点或图像亮度变化剧烈的点 ，这些点既保留了图像的重要特征，又有效地减少了信息的数据量。二、Harris角点检测算法原理Harris算法以 Morave算法为基础，如果某一点朝任一方向发生小小的偏移都能引起灰度的较大变化 ，那么就认为该点是角点．简单易学的解释，但想要详细了解Harris算法可查看我推荐的博文。步骤1.计算x y 方向的梯度
目录原理讲解【1】为何选取角点作为特征？【2】角点的定义：【3】判
原创
2022-06-27 23:38:03
718阅读
点赞
原理： 人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。如果这个特定的窗口在图像各个方向上移动时，窗口内图像的灰度没有发生变化，那么窗口内就不存在角点；如果窗口在某一个方向移动时，窗口内图像
转载
2019-07-29 16:10:00
124阅读
2评论
Harris角点提取算法：Harris 角点提取算法是Chris Harris 和Mike Stephens 在H.Moravec 算法的基础上发展出的通过自相关矩阵的角点提取算法，又称Plessey算法。Harris角点提取算法这种算子受信号处理中自相关面数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵M。
原创
2021-05-25 22:30:52
1089阅读
文章目录一、角点概念1. 角点定义2. 角点意义3. 角点应用4. 角点检测算法分类?4.1 基于灰度图像的角点检测4.1.1 基于梯度4.1.2基于模板➰ Kitchen-Rosenfeld角点检测算法，➰ Harris角点检测算法、➰ KLT角点检测算法、➰ SUSAN角点检测算法。4.1.3 基于模板梯度组合?4.2 基于二值图像的角点检测?4.3 基于轮廓曲线的角点检测4.3.1 计算角
有部分改变和说明 原理分析 Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的。在具体展开之前，不得不提一下Moravec早在1981就提出来的Moravec角点检测算子。1.Moravec角点检测算子 Moravec角点检测算子的思想其实特别简
【CV】Harris角点检测一、角点定义·角点被定义为边缘的焦点（即，在该目标像素的领域中存在两个主要且不同的边缘方向）·可以直观的概括下角点所具有的特征： >轮廓之间的交点； >对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征； >该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化
为便于理解，先简要介绍角点的概念和角点检测背景1 背景 角点检测大致可分为三类：基于灰度图的角点检测、基于二值化图像的角点检测和基于轮廓曲线的角点检测。Harris属于基于灰度图的角点检测。2 Harris特征原理2.1 概述 &nbs
1.1 算法思想Harris角点检测是特征点检测的基础，提出了应用邻近像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点、边缘、平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的局部窗口在图像中计算灰度变化值，如果窗口内的灰度发生较大的变化，则认为窗口内遇到了角点。其中关键流程包括转化为灰度图像、计算差分图像、高斯平滑、计算局部极值、确认角点。1.2 数学模型首
在做图像匹配时，常需要对两幅图像中的特征点进行匹配。为了保证匹配的准确性，所选择的特征必须有其独特性，角点可以作为一种不错的特征。那么为什么角点有其独特性呢？角点往往是两条边缘的交点，它是两条边缘方向变换的一种表示，因此其两个方向的梯度变换通常都比较大并且容易检测到。这里我们理解一下Harris Corner 一种角点检测的算法角点检测基本原理：人们通常通过在一个小的窗口区域内观察点的灰度值大小来
理论： “如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点” 由上面定义，我们可以想到算法思路：去检测图像像素的灰度变化情况，即求解 ，其中，I(x,y)表示像素的灰度值对于上式，我们希望找到使E的值尽量大的点，则，将上式右边泰勒展开得：整理可得：，进而可以表示为下式这里考虑进去窗函数，设于是，Harris整理出Harris算子的公式：，其中M即为上面
1 close all;
2 clear all;
3 clc;
4
5 img=imread('rice.png');
6 imshow(img);
7 [m n]=size(img);
8
9 tmp=zeros(m+2,n+2);
10 tmp(2:m+1,2:n+1)=img;
11 Ix=zeros(m+2,n+2);
12 Iy=zeros(m+2,n+2);
转载
2020-09-10 15:22:00
268阅读
2评论
Harris与Shi-Tomasi 角点检测原理Shi-Tomasi角点是根据Harris改进而来的。所以本文首先介绍Harris的原理。 Harris角点检测算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。Harris角点检测器将Harris角点检测算法分为三步
1.Harris角点检测1.1原理角点通常意义上来说，角点就是极值点，即在某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。而对于图像而言，如图所示红点部分，即为图像的角点，其是物体轮廓线的连接点。角点检测对于图像的角点判断，可以假想出一个正方形的小窗口，如果小窗口在图像以任意方向进行移动，导致图像灰度的明显变化，那么我们就可以认为小窗口内部包含了“角点”，或者当窗口足够
Harris角点检测的思想是通过图像的局部的小窗口观察图像，角点的特征是窗口沿任意方向移动都会导致图像灰度的明显变化
原创
2022-06-01 17:43:42
416阅读
算法基础首先要知道什么是角点？角点指的是两条边的交点，在图像处理中是指那些可以表示像素变化，例如局部最大最小的灰度的点。图像的特征类型一般为：边缘角点(感兴趣的关键点)斑点(感兴趣区域)角点在保留图像的重要特征的同时，可以有效的减少信息的计算量，使其信息含量很高，可以有效的提高计算速度，和有利于图像的匹配，使得实时处理成为可能。算法原理通过这个图可以看到，大概就是在某一个像素点周围有一个滑动窗口，
