角点检测

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本文深入探讨了图像处理中的关键特征——角点，它们在物体识别和场景理解中扮演重要角色。Harris角点检测算法通过分析图像局部窗口的灰度变化来识别角点。角点定义包括一阶导数最大、多边形交点、梯度变化率高等特性。该算法对于图像稳定性和鲁棒性具有重要意义。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

是图像很重要的特征 有区分性 容易去比较
显示生活中 角点对应于物体的拐角 道路的十字路口 丁字路口

Harris和Shi-tomas算法

Harris角点检测
通过图像局部的小窗口观察图像 窗口沿人任意方向移动都会导致图像灰度的明显变化
平坦区域：任意方向移动 无灰度变化
边缘：沿着边缘方向移动 无灰度变化
角点：沿任意方向移动 明显灰度变化

关于角点的具体描述可以有几种：
	1. 一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；
	2. 两条及两条以上边缘的交点；
	3. 图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；
	4. 角点处的一阶导数最大，二阶导数为零，指示物体边缘变化不连续的方向。