Harris角点检测代码

资 源 简 介

Harris角点检测算法，计算机视觉领域。 1988年CHris Harris & Mike Stephens提出Harris角点检测算法，角点检测，顾名思义，就是检测角点，最简单的就是两条线的交点。角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法，其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化，即图像亮度的变化，将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。Harris角点检测算法是基于

详 情 说 明

在计算机视觉领域中，Harris角点检测算法是一种被广泛应用的方法。1988年，CHris Harris 和 Mike Stephens 提出了这种算法，它的作用是检测图像中的角点。角点，顾名思义，就是两条线的交点，但是在实际应用中，角点的概念更加广泛，可以被定义为图像中像素值改变最剧烈的位置。角点检测算法可以归纳为三类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测和基于轮廓曲线的角点检测。其中，基于灰度图像的角点检测可以进一步细分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合三类方法。在基于模板的方法中，主要考虑像素领域点的灰度变化，即图像亮度的变化。如果一个像素与其邻近像素的亮度对比足够大，那么这个像素就被定义为角点。Harris角点检测算法是一种基于模板的角点检测算法。它通过计算图像中每个像素的梯度，进而确定每个像素的角点响应值，最终找到图像中所有的角点。因此，Harris角点检测算法是一种非常有效的角点检测方法，也是计算机视觉领域中备受关注的研究方向之一。