Harris角点算子

最新推荐文章于 2025-09-25 08:34:16 发布
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Harris算子是Harris和Stephens在1998年提出的一种基于信号的点特征提取算子。其前身是Moravec算子。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。

Moravec提出的角点检测公式为：






计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法，在计算机视觉领域，图像特征提取是一项至关重要的基础任务。它旨在从图像中提取具有代表性和独特性的信息，这些信息能够帮助计算机理解图像内容，为后续的目标识别、图像匹配、图像分割等高级任务提供有力支持。Harris 角点和 SIFT（尺度不变特征变换）算法作为经典的图像特征提取方法，在学术界和工业界都得到了广泛应用。Harris 角点能够有效地检测出图像中的角点特征，这些角点往往是图像中物体形状的关键转折点，蕴含着丰富的结构信息。
计算机视觉——Harris角点检测
Zeezhiyi的博客
02-25 2294
文章目录一、Harris角点检测1.Harris角点检测算法2.何为角点3.对比Moravec角点检测算子二、不同场景下的实验分析1.纹理平坦场景2.1.1原图2.1.2光线变暗2.1.3侧面2.1.4变近2.1.5旋转2.1.6实验结果分析2.垂直或水平边缘多场景2.2.1原图2.2.2光线变暗2.2.3侧面2.2.4变远2.2.5旋转2.2.6实验结果分析3.纹理角点丰富场景2.3.1原图2....
FPGA学习笔记——图像锐化之Sobel算子
ZHP的博客
09-25 1034
本文介绍了基于Sobel算子的图像边缘检测与锐化实现方法。Sobel算子通过3×3卷积核计算水平和垂直方向梯度，增强图像边缘信息。文章详细阐述了FPGA实现方案，包括Verilog代码结构、FIFO缓存机制和视频流处理时序控制。实验采用1280×720分辨率图像，通过仿真验证了算法的有效性。代码实现包含顶层模块、Sobel运算模块、3×3模板生成模块和视频源处理模块，最终输出锐化后的图像。文中还提供了测试验证方法和BMP图像读写接口，完整呈现了从算法原理到硬件实现的整个过程。
Harris算子介绍
热门推荐
xiaxiazls的博客
11-14 2万+
Harris算子介绍： 该算子是C．Harris和M．J．Stephens在1988年提出的一种点特征提取算子。这种算子受信号处理中自相关函数的启发，可以给出图像中某一像素点的自相关矩阵肘，其特征值是自相关函数的一阶曲率，如果算，Y两个方向上的曲率值都高，那么就认为该点是角点。Harris角点检测算子 Harris[2]角点检测算子是Moravec角点检测算子的改进. （1）算子用高斯函数代
基于matlab的harris算子程序实现
11-25
本程序针对于特征点提取的harris算子，可以正确运行
harris算子原理的介绍
02-05
这部是介绍harris特征提取算子的论文，英文版，论文详细了推导了harris算子的原理
精选资源
harris角点检测python实现及基于opencv实现
07-01
Harris角点检测的基本思想是通过计算图像中每个像素点的“角点响应度”来判断该点是否为角点。响应度是由一个称为Hessian矩阵的二阶导数矩阵决定的。Hessian矩阵由图像的二阶偏导数构成，其元素包括对x和y方向的二阶...
matlab实现harris角点检测
03-06
**MATLAB实现Harris角点检测** Harris角点检测是一种经典的图像特征检测方法，由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出。这种方法基于图像局部区域的强度变化来识别图像中的角点，这些角点通常是物体边缘的交点...
图像配准----Harris算子
网络资源是无限的
09-01 7810
图像配准----Harris算子
susan算子角点检测
04-28
该文件有两个不同的susan算子角点检测的matlab代码，下载往MATLAB里面拖就能用。
基于OpenCV的Harris算子的设计与实现.pdf
04-10
Harris算子是特征点提取的基础，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、计算差分图像、高斯平滑、计算局部极值、确认角点。
harris分块提取特征点(matlab)
04-15
简单的利用Harris算子实现分块提取特征点
harris图像配准c语言程序
04-07
harris图像配准程序c语言实现 ori_im=double(f)/255; %unit8转化为64为双精度double64 fx = [-2 -1 0 1 2]; % x方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Ix = filter2(fx,ori_im); % x方向滤波 % fy = [5 8 5;0 0 0;-5 -8 -5]; % 高斯函数一阶微分，y方向(用于改进的Harris角点提取算法) fy = [-2;-1;0;1;2]; % y方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Iy = filter2(fy,ori_im); % y方向滤波 Ix2 = Ix.^2; Iy2 = Iy.^2; Ixy = Ix.*Iy; clear Ix; clear Iy;
基于opencv3.2的Moravec、Forstner、Harris算子提取特征点程序
04-25
开发环境为vs2015 debug x64+opencv3.2。资源为一个源.cpp文件，三个算子分别写成了三个函数。下载前请先看一下环境和opencv版本是否一致。
图像处理特征不变算子系列之Harris算子（二）
Belial计算机视觉&机器视觉专栏
09-06 1万+
本文主要介绍Harris特征算子，该算子针对Moravec算子的不足提出了改进，以二阶矩阵M(又称为自相关矩阵)为基础，二阶矩阵描述了像素点局部邻域内的梯度分布信息，提高了Harris角点检测率；但是，该算子计算量大，对尺度很敏感，不具有尺度不变形。
Harris角点检测
weixin_30634661的博客
01-02 312
角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点，即Ix、Iy都较大 边缘：仅在水平、或者仅在竖直方向有较大的变化量，即Ix和Iy只有其一较大 平坦地区：在水平、竖直方向的变化量均较小，即Ix、Iy都较小 2 strong eigenvalues======interest point 1 strong eigenvalues======contour/edge 0 eigenval...
Harris 角点检测算法原理
jjddss的专栏
06-22 5173
图像处理之角点检测算法(Harris Corner Detection) 原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/jia20003/article/details/16908661，本文对其进行一定的理解性的注释的添加。 Harris角点检测是通过数学计算在图像上发现角点特征的一种算法，而且其具有旋转不变性的特质。OpenCV中的Shi-Tomasi角点检测就是基于
halcon harris角点检测算子
最新发布
11-20
<think> 我们正在讨论Halcon中的Harris角点检测算子。根据引用[1]和引用[3]，Halcon提供了`points_harris`算子用于Harris角点检测。引用[2]则提到了Harris角点检测的算法特点。 接下来，我将详细介绍Halcon中Harris角点检测算子的使用和特点。 </think>### Halcon Harris角点检测算子详解 Halcon中的Harris角点检测算子`points_harris`是计算机视觉中用于检测图像关键点的核心工具。该算子基于经典的Harris角点检测算法，通过分析图像局部区域的灰度变化特征来识别角点[^1][^3]。 #### 算子语法与参数 ```halcon points_harris(Image : : SigmaGrad, SigmaSmooth, Alpha, Threshold : Row, Col) ``` - **输入参数**: - `Image`：输入图像（单通道灰度图） - `SigmaGrad`：梯度计算的高斯平滑参数（典型值1.5-2.5），控制梯度计算的尺度 - `SigmaSmooth`：角点响应函数平滑参数（典型值1.0-3.0），影响角点定位精度 - `Alpha`：Harris响应函数常数（推荐0.04），平衡角点响应计算 - `Threshold`：角点响应阈值（典型值100-1000），决定角点检测灵敏度 - **输出参数**: - `Row`, `Col`：检测到的角点像素坐标数组 #### 算法原理 Harris角点检测通过计算**角点响应函数**$R$识别特征点： $$R = \det(M) - \alpha \cdot (\text{trace}(M))^2$$ 其中结构张量$M$定义为： $$M = \begin{bmatrix} I_x^2 & I_xI_y \\ I_xI_y & I_y^2 \end{bmatrix}$$ $I_x$和$I_y$分别表示图像在$x$和$y$方向的梯度[^1]。 当$R$值超过设定阈值时，该点被识别为角点。 #### 关键特性 1. **尺度不变性** 通过调整`SigmaGrad`参数，可在不同尺度下稳定检测角点： - 小$\sigma$（≈1.0）检测精细角点 - 大$\sigma$（>2.0）检测宏观角点结构[^2] 2. **旋转不变性** 基于梯度方向统计特征，对图像旋转不敏感[^2] 3. **抗噪声能力** 双重高斯平滑（`SigmaGrad`和`SigmaSmooth`）有效抑制噪声干扰[^2] #### 典型应用场景 ```halcon * 读取图像并转换为灰度图 read_image(Image, 'circuit_board.png') rgb1_to_gray(Image, GrayImage) * Harris角点检测 points_harris(GrayImage, 1.5, 1.0, 0.04, 200, Rows, Cols) * 可视化结果 gen_cross_contour_xld(Crosses, Rows, Cols, 15, 0.785398) dev_display(Image) dev_display(Crosses) ``` #### 参数选择指南 | 参数 | 低值效果 | 高值效果 | 典型场景 | |-------------|-----------------------|-----------------------|---------------------| | `SigmaGrad` | 检测精细角点 | 检测宏观角点 | 纹理密集区域用低值 | | `SigmaSmooth`| 角点定位精确 | 角点分布均匀 | 一般设为SigmaGrad的0.6-0.8倍 | | `Threshold` | 检测更多角点（含噪声）| 只检测显著角点 | 根据响应值直方图调整 | #### 优势与局限 **优势**: - 计算效率高，适合实时应用 - 对光照变化鲁棒性强 - 可检测各种类型的角点（L型、T型等） **局限**: - 对尺度变化敏感（需配合多尺度检测） - 边缘点可能被误检（需后处理过滤） - 各向异性纹理区域检测效果下降
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