Harris 角点检测算法原理

最新推荐文章于 2025-06-06 14:52:11 发布
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文章标签： opencv 图像处理 harris
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jjddss/article/details/73604558
本文介绍了Harris角点检测算法，它是图像处理中用于发现角点特征的方法，具有旋转不变性。算法通过计算Harris矩阵和响应值来检测角点，并在OpenCV中通过cv2.cornerHarris函数实现。详细步骤包括计算一阶偏导数、特征值、响应值和非极大值抑制。

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图像处理之角点检测算法(Harris Corner Detection)

参考地址：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Harris角点检测改进算法。

基本原理：

角点是一幅图像上最明显与重要的特征，对于一阶导数而言，角点在各个方向的变化是

最大的，而边缘区域在只是某一方向有明显变化。一个直观的图示如下：


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Harris角点检测算法原理及其MATLAB编程实现
m0_53407570的博客
01-20 96
对于图像I(x,y)，当在点(x,y)处进行小范围平移时，其自相似性可以通过自相关函数来描述。然而，为了简化计算，Harris算法并不直接计算特征值，而是引入了一个角点响应值R，该值通过矩阵的行列式det(M)和迹trace(M)来计算。最后，根据公式R=det(M)−k⋅(trace(M))Ix(:,2:n+1)=tmp(:,3:n+2)-tmp(:,1:n);
Harris算法原理
10-11
Harris算法原理：+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
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04-21 2621
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Harris角点检测实验
qq_53386557的博客
06-06 753
在本次实验中，可以看到，无论是在纹理角点丰富的场景下，还是在垂直边缘多的场景下，还是在纹理平坦处，阈值较小的时候检测出的角点更多，其中有相当一部分是无效的角点，阈值越大，检测出的角点越少。角点检测算法基本思想是使用一个固定窗口（取某个像素的一个邻域窗口）在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，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。在实际的视觉用用中，大多数的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点，而不仅仅是“角点”。
图像处理——Harris角点检测算法原理
lanling1996的博客
01-10 1622
目录一 特征检测算法二 特征定义三 Harris检测角点特征 四 Harris检测原理1、灰度变化描述2、E(u,v)E(u,v)值，一般取0.04~0.06； borderType：像素插值方法； 函数 cornerHarris 对输入图像进行 Harris 边界检测。输出是一幅浮点值图像，大小与输入图像大小相同，浮点值越高，表明越可能是特征角点(我们可以对图像进行阈值化)。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 20 20:17:34
OpenCV学习笔记（八）——Harris角度特征从原理到实现详解
行歌
04-16 6955
前言：       在图像中角点是一个重要的局部特征，它决定了图像中关键区域的形状，体现了图像中重要的特征信息，所以在目标识别、图像匹配、图像重构方面角点具有十分重要的意义。 图像中角点的数量远比总像素数小，如果通过角点就能完成一些功能的话，将极大地提高处理效率。 对角点的定义一般分为以下三种：图像边界曲线上具有极大曲率值的点；图像中梯度值和梯度变化率都很高的点；图像边界方向变化不连续的点。 定义...
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05-05
根据Harris算法编的关于图像配准的MATLAB程序，对于初学者和刚刚入手这方面的新人比较有帮助，希望能够对大家的学习研究有所启示
【老生谈算法】Harris角点检测算法原理及其MATLAB编程实现.doc
07-02
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zy1992As的博客
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式中，detM为矩阵M的行列式；其中��I​x​​和 ��I​y​​ 是沿x和y方向的导数，可用sobel算子计算。椭圆函数特征值与图像中的角点、直线（边缘）和平面之间的关系如下图所示。Harris给出的角点计算方法并不需要计算具体的特征值，而是计算一个。k ：角点检测方程中的自由参数，取值参数为 [0.04，0.06].角点检测中使�(�,�)E(u,v)的值最大。blockSize：角点检测中要考虑的邻域大小。img：数据类型为 float32 的输入图像。ksize：sobel求导使用的核大小。
Harris角点检测算法原理
baidu_17611285的博客
08-07 436
原文转载http://wenku.baidu.com/link?url=K5HUJ1uKPYGmTeWDZBzo6OGpsbw8T6z7IPh6ZRXvcnmLUhqHRtynAlIQMRmnU8q8QV4oXxgcIs58y4f5NOJtkVrFXurPUPFzAaovZA9YmCW 这里出现的自相关函数是用方差来表示的，表示了某像素点和其邻域像素点灰度值的差别
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