简介本文主要是对Harris角点检测的数学公式进行推导，更加深入的掌握原理性的理论知识。预备知识椭圆的矩阵方程表示在高中课本中，我们学习到标准椭圆及其方程（如下图所示）：其实，矩阵在运算中使用非常广泛，现将上述标准方程写成矩阵形式（方便接下来的处理）：椭圆半轴与系数矩阵的关系 一个nxn的矩阵，可以求解其特征值，我们对上述系数矩阵(
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2023-07-19 16:43:20
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关于角点的应用在图像处理上比较广泛，如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机标定等。网上也有很多博客对Harris角点检测原理进行描述，但基本上只是描述了算法流程，而其中相关细节并未作出解释，这里我想对有些地方做出补充说明，正所谓知其然知其所以然，如有不对，还望指正。1. 何为角点？下面有两幅不同视角的图像，通过找出对应的角点进行匹配。 再看下图所示，放大图像的两处角点区域：我们可以直观的概
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2023-07-19 16:44:05
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OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征、使其成为图像描述符，这类似于人的眼睛和大脑。这些图像特征可作为图像搜索的数据库。此外，人们可以利用这些关键点将图像拼接起来，组成一个更大的图像，比如将许多图像放在一块，然后形成一个360度全景图像。这里我们将学习使用OpenCV来检测图像特征，并利用这些特征进行图像匹配和搜索。我们会选取一些图像，并通过单应性，检测这些图像是否在另一张图像中。一
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2023-07-19 16:44:47
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一. Harris基本原理Harris算子是一种基于信号的点特征提取算子，它是对Moravec算子的改进。其基本思想是：在图像中设计一个局部检测窗口，当该窗口沿各个方向做微小移动时，考察窗口的平均能量变化，当该能量变化超过设定的阈值时，就将窗口的中心像素点提取为角点。二. Harris计算过程Harris算子数学方程，如下所示：进行泰勒级数展开等，矩阵形成如下所示：其中，和是图像在和方向的导数，可
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2023-07-12 16:27:17
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原创
2023-11-18 16:42:09
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harris 最常用作特征检测算法。 第一个文件harris.pyfrom scipy.ndimage import filt
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2015-07-22 16:09:00
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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、计算差分
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2023-06-21 22:04:47
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一、基本概念角点corner：可以将角点看做两个边缘的交叉处，在两个方向上都有较大的变化。具体可由下图中分辨出来： 兴趣点interest point：兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点，它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等二、Harris角点检测Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner
Harris原理及OpenCV实现概述Harris算法是一种角点检测算法。基本思想 在角点处，绿色小框在图像中沿着任意方向移动，方框覆盖的像素值都会发生很大的改变；平坦区域沿着任意方向都不会有太大变化；边缘区域其实向任意方向移动也不会有什么变化，除非是在边缘的末端。（是不是角点动一动就知道了，是骡子是马拉出来溜溜）数学描述表示像素以移动之后像素值变化的方差和：
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2024-05-17 09:12:03
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# Harris角点检测算法
Harris角点检测算法是计算机视觉中的一种重要技术，广泛应用于图像处理、特征匹配和物体识别等场景。其主要目标是识别图像中的角点（或特征点），这些角点通常是结构变化比较大且具有较强辨识度的区域。
## 什么是角点？
角点是图像中局部区域的显著位置，通常是边缘、交叉点或尖锐特征等。在图像处理中，角点被用作特征匹配的基础。Harris角点检测算法通过计算图像梯度来检
目录SIFT尺度不变特征变换1. SIFT方法简介2. SIFT特征提取步骤3. 构建尺度空间3.1 尺度空间的概念3.2 图像多尺度表述3.3 尺度空间的极值检测4. 关键点定位4.1 关键点的精确定位4.2 消除边缘响应5. 方向分配5.1 计算梯度幅值和辐角5.2 生成方向梯度直方图5.3 辅方向6. 特征描述7. 特征匹配8. SIFT的缺点 SIFT尺度不变特征变换1. SIFT方法简
# Python安装Harris教程
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何安装Harris库，Harris是一个用于计算图像角点的Python库。如果你是一位刚入行的开发者，不用担心，我将一步步为你展示整个安装过程。让我们开始吧！
## 安装过程
下面是安装Harris库的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|:-----:|:-----|
| 步骤一 | 安装Python |
| 步
原创
2024-01-13 09:18:26
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# Python提取Harris角点
## 概述
在计算机视觉领域中，Harris角点检测算法是一种常用的特征提取方法。它可以帮助我们找到图像中的角点，即具有明显变化的像素点。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现Harris角点检测算法。
## 流程概览
以下是我们实现Harris角点检测算法的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载图像 |
原创
2023-12-18 08:40:04
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Harris角点检测(Python-OpenCV)author@jason 1 角点角点：是一类含有足够信息且能从当前帧和下一帧中都能提取出来的点。最普遍使用的角点的定义是由Harris提出的。典型的角点检测算法：Harris角点检测、CSS角点检测
好的角点检测算法的特点：1、检测出图像中“真实的”角点；2、准确的定位性能；3、很高的重复检测率（稳定性好）；4、具有对噪声的鲁棒性；5、具有较高的
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2024-08-29 17:32:08
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今天看3D（时空域） Harris角点的检测，发现网上关于此的中文内容很少，所以决定写两篇文章，分享一下自己的心得。第一篇是关于在空域上的Harris角点检测。 在我们解决问题时，往往希望找到特征点，“特征”顾名思义，指能描述物体本质的东西，还有一种解释就是这个特征微小的变化都会对物体的某一属性产生重大的影响。而角点就是这样的特征。观察日常生活中的“角落”就会发现，“角落”可以视为所有平
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2024-03-22 10:11:24
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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
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2024-04-30 16:44:40
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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
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2023-08-07 13:37:57
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实现Harris角点检测算法，并与OpenCV的cornerHarris函数的结果进行比较。特征点在图像中一般有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度、以及某些梯度特征等。角点可以简单的认为是两条边的交点。如下图所示： 在各个方向上移动小窗口，如果在所有方向上移动，窗口内灰度都发生变化，则认为是角点；如果任何方向都不变化，则是均匀区域；如果灰度只在一个方向上变化，则可能是图像边缘。
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2024-05-23 20:58:24
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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
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2024-01-11 14:24:32
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普遍认为，角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点。这些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。其在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。  
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2024-03-21 10:20:08
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