Harris角点检测代码

资 源 简 介

Harris角点检测代码

详 情 说 明

Harris角点检测是一种经典的计算机视觉算法，由Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出，主要用于检测图像中的角点特征。角点是图像中具有显著变化的特征点，通常出现在物体边缘的交界处。

该算法的核心思想是通过分析图像局部窗口在各个方向移动时的灰度变化情况来判断是否为角点。具体实现时主要包含几个关键步骤：首先计算图像在x和y方向的梯度，然后构建自相关矩阵M，接着计算每个像素点的角点响应函数R值，最后通过非极大值抑制来提取真正的角点。

Harris角点检测的优势在于对旋转、光照变化具有较好的不变性，计算效率也相对较高。在计算机视觉领域有着广泛应用，如物体识别、图像拼接、运动跟踪等任务中常用作特征提取的第一步。

值得注意的是，虽然该算法已有30多年历史，但由于其稳定性和有效性，至今仍被广泛使用，并衍生出许多改进版本。