1、Harris角点检测

是基于灰度图像的角点检测。

灰度变化率函数如下:

其中的w(x,y)为加权函数,可为常数或为高斯函数。之后对E(u,v)进行泰勒级数的展开与化简,最终得到

,Ix,Iy是图像I(x,y)的偏导数

Harris角点的性质:  参考博文

①参数α对角点检测的影响

增大α的值,将减小角点响应值R,降低角点检测的灵性,减少被检测角点的数量

②对亮度和对比度的变化不敏感

对亮度和对比度的仿射变换并不改变Harris响应的极值点出现的位置,但是由于阈值的选择,可能会影响角点检测的数量。

③ 具有旋转不变性

④不具有尺度不变

OpenCV的Hairrs角点检测的函数为cornerHairrs(),但是它的输出是一幅浮点值图像,浮点值越高,表明越可能是特征角点,我们需要对图像进行阈值化。

之后也可进行非极大值抑制去除过多角点。

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