Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测

最新推荐文章于 2025-01-06 17:01:33 发布
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本文介绍了角点检测的基本概念，详细讲解了Harris角点检测的原理，包括角点响应的数学表达式、特征性质和算法步骤。同时，对比了Shi-Tomasi角点检测的差异，主要在于打分函数的不同。文章提供了多个参考资料，便于深入学习。

文章目录

什么是角点？

  1. 两条边缘的交点
  2. 灰度梯度局部最大值对应的点（梯度方向和幅值都有着很大变化）
    在这里插入图片描述

Harris角点的基本思想

Harris想象有一个滑动窗口，在图像的任意方向上滑动，比较滑动前后像素灰度的变化程度，来判断是否存在角点
在这里插入图片描述

Harris角点特征的数学表达

在这里插入图片描述
其中w是窗口函数，可以是加权函数，也可以是高斯函数
在这里插入图片描述
将E展开之后得到
在这里插入图片描述
一阶可以近似为
在这里插入图片描述
推导成矩阵的形式

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【OpenCV】第二十一章: 角点检测之：harris算法以及Shi-Tomasi算法
因为热爱所以坚持
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一、Harris角点检测 二、Shi-Tomasi角点检测
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Harris和Shi-tomasi角点检测笔记（详细推导）
vivo01的专栏
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本文采用的是opencv2.4.3中的源码。 转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/luoshixian099/article/details/48244255 Harris角点检测    人眼对角点的识别通常是通过一个局部的小窗口内完成的，如果在各个方向上移动这个小窗口，窗口内的灰度发生了较大的变化，那么说明窗口内存在角点。   如果在各个方向移动，灰度几乎不变，说明
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关于角点的应用在图像处理上的应用也比较广泛，比如图像匹配(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，而其中有关细节并未作出解释，这里我想对有些地方做出解释，如有不对，还请指正。 1. 首先，何为角点？ 下面有两副不同视角的图像，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
掌握Harris与Shi-Tomasi角点检测技术
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