Shi-Tomasi角点检测

本文介绍了Shi-Tomasi角点检测方法,它通过计算图像像素块的协方差矩阵的最小特征值来识别角点。在Harris角点检测基础上,Shi-Tomasi使用最小特征值作为评估标准。文章提供了实例展示和OpenCV库的相关API用法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

官网教程

理论介绍

  • Harris角点检测的介绍时候得到协方差矩阵 M M M,它的特征值: λ 1 , λ 2 \lambda_1 ,\lambda_2 λ1,λ2

Harris打分函数: R = d e t ( M ) − k ( T r a c e ( M ) ) 2 R=det(M)-k(Trace(M))^2 R=det(M)k(Trace(M))2
d e t ( M ) = λ 1 λ 2 det(M)=\lambda_1\lambda_2 det(M)=

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值