计算机视觉-Harris角点检测

Harris 角点检测应用

1. 图像配准：在将不同视角、不同时间拍摄的图像进行拼接时，Harris 角点可作为特征点。通过检测不同图像中的角点，然后匹配这些角点，能确定图像之间的相对位置和变换关系，从而实现图像的准确配准。比如在全景图像拼接中，利用 Harris 角点检测找出相邻图像的对应点，再进行变换计算，使图像拼接更精准。
2. 目标识别：角点是物体轮廓上的关键特征点，对于识别物体具有重要作用。在一些简单物体的识别任务中，通过检测图像中物体的 Harris 角点，并与已知物体的角点特征进行匹配，可以判断图像中是否存在目标物体以及物体的姿态等信息 。
3. 运动跟踪：在视频序列中，利用 Harris 角点检测找出图像中的角点，然后跟踪这些角点在不同帧之间的运动轨迹，可实现对物体运动的跟踪。例如在监控视频中，跟踪行人或车辆上的角点，就能获取它们的运动路径和速度等信息。

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Harris角点检测：

1. 基本思想：在图像中，角点是指在多个方向上都有明显灰度变化的点。Harris 角点检测通过计算图像在不同方向上的灰度变化率来确定角点。具体来说，对于图像中的一个像素点，它会考察该点在水平、垂直以及各个斜方向上的灰度变化情况。如果在某个点的多个方向上灰度变化都很大，那么这个点就很可能是角点；如果在某个方向上灰度变化较大，而在其他方向上变化较小，则可能是边缘点；如果在各个方向上灰度变化都很小，那就是图像中的平坦区域点。
2. 具体步骤：

1.计算每个像素点的高斯偏导