特征点检测的算法有很多，比如Moravec、Harris、SIFT、SUSAN、GLOH、SURF等算法。还有各种改进算法如PCA-SIFT、ICA-SIFT、P-ASURF、R-ASURF、Radon-SIFT等。在前面的笔记中所提到过的SIFT算法提取到的特征效果非常好（旋转不变、尺度不变等特性），但是其计算量过大，性能开销太大。在实际系统应用时，特征提取仅仅其中比较基本的一小部分，后续还需要

前面我们介绍了Harris和Shi-Tomasi角点检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角点，但是图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。

文章目录一、角点特征1.图像的特征二、Harris和Shi-Tomas算法1.Harris角点检测1.1原理1.2实现2.Shi-Tomasi角点检测2.1原理2.2实现三、SIFT/SURF算法1.1SIFT

文章目录颜色特征量化颜色直方图适用颜色空间：RGB、HSV等颜色空间操作几何特征边缘Edge边缘定义边缘提取基于关键点的特征描述子引入几何特征：关键点几何特征：Harris角点FAST角点检测几何特征：

目录一、基本概念二、harris角点检测三、SIFT算法四、Shi-Tomasi角点检测一、基本概念特征检测指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。

其实理解角点可以按照我们的直觉来理解，以下图为例，图中用颜色标注的地方都是角点：原图地址：理解经典角点检测算法–Harris角点|码农家园对于人类来说，判断角点是很容易的，对于计算机来说又是如何检测到角点的呢

前言角点检测是计算机视觉系统中用来获取图像特征的一种方法。我们都常说，这幅图像很有特点，但是一问他到底有哪些特点，或者这幅图有哪些特征可以让你一下子就识别出该物体，你可能就说不出来了。

特征检测1.图像特征角点的特征2.哈里斯检测cornerHarris()3.Shi-Tomasi角点检测goodFeaturesToTrack()4.Scale-InvariantFeatureTransform

目录1、Shi-Tomas角点检测2、亚像素级别角点位置优化3、ORB特征点4、特征点匹配5、RANSAC优化特征点匹配6、相机模型与投影1、Shi-Tomas角点检测//Shi-Tomas角点检测inttest1

一、图像特征的分类【OpenCV入门教程之十六】OpenCV角点检测之Harris角点检测_【浅墨的游戏编程Blog】毛星云（浅墨）的专栏-CSDN博客_基于轮廓曲线的角点检测下面部分图像来自与B站上将

OpenCV3入门（十二）角点检测1、角点介绍角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中，

文章来自浅墨_毛星云：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中Harris角点检测相关的知识点

讲解完这两个函数，让我们看一个调用示例程序：//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------//描述：包含程序所依赖的头文件//---------------------------------------------------------------------------

二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结前言笔者本科时候有幸接触了

Harris角点检测#include#includeusingnamespacecv;/*Harris角点检测:voidcornerHarris(InputArraysrc,OutputArraydst

OpenCV入门教程：Harris角点检测导语一、Harris角点检测原理二、Harris角点检测步骤三、示例应用总结导语Harris角点检测是图像处理中常用的角点检测算法，用于寻找图像中的角点特征。

目录1、积分图像2、图像分割--漫水填充3、图像分割--分水岭法4、Harris角点检测1、积分图像#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;

GFTTDetector功能GFTTDetector类用来提取对线的角点特征，角点检测(CornerDetection)也称为特征点

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍使用Scikit-image对遥感影像进行角点检测特征（corner）提取的一些方法及其代码。

方法包括：颜色直方图特征提取（histogram），纹理特征提取（texture），形状特征提取（morphology），边缘检测特征提取（edges），角点检测特征提取（corner），尺度空间特征提取

Harris角点检测函数：cornerHarris(InputArraysrc,Outpu

一、OpenCV标定的几个常用函数findChessboardCorners()棋盘格角点检测boolfindChessboardCorners(InputArrayimage,SizepatternSize

一种常用的哈里斯矩阵可写成：1、角点检测  角点强度其中包括3项：依赖于模板中边长度的强度因子，对比度因子，依赖于锐角度数的形状因子。  对比度因子是个常

小白学视觉，笔记，扩展criteria迭代终止条件，常用迭代次数和优化结果精度结合使用，二者任意满足，终止；#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){system("colorF0");//改变DOS界面颜色Matimg=imread("lena.png",IMREAD_COLOR);if(!img.d

相机标定的目的相机标定的过程a.标定板选择b.标定板摆放及拍摄c.标定板角点提取张正友标定法a.反解相机矩阵b.反解畸变系数使用Python进行相机标定a.安装OpenCVb.准备标定板图片c.利用OpenCV进行角点检测

1.Harris角点检测Harris角点检测通过图像的一个小部分窗口观察图像。角点的特点是窗口向任意方向移动都会引起图像灰度的显著变化。

我们将介绍以下秘籍：安装scikit-learn加载示例数据集用scikit-learn对道琼斯股票进行聚类安装Statsmodels使用Statsmodels执行正态性检验安装scikit-image检测角点检测边界安装

Harris角点opencv函数cornerHarris提取输入图像的Harris角点检测原理检测思想：使用一个固定窗口在图像上进行任意方向的滑动，对比滑动前后的窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动

C++图像角点检测一、代码二、示例三、拓展一、代码#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include

一：harris基础图1.计算点（u，v）处的harrirs响应，实际是计算两个窗口内所有像素值的加权差异以像素点为中心的窗口经过平移得到窗口，两个窗口像素差异定义为：其中：为窗口内的像素点，为窗口内像素点。为窗口内的高斯卷积核（和窗口同样大小）二：计算流程1）计算梯度图X，Y2）计算梯度图的卷积其中为梯度图矩阵对应位置相乘，为5x5高斯卷积核（也可以为其他大小的高斯卷积核）则:3）计算每个像素点

边缘检测算子总结边缘检测算子总结SUSAN边缘及角点检测方法SUSAN检测方法概述SUSAN边缘检测边缘响应的计算边缘方向的计算非极大值抑制子像素精度检测位置并不依赖于窗口大小SUSAN角点检测排除误检的角点非极大值抑制

从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：a.角点可以是两个边缘的的角点；b.角点是邻域内具有两个主方向的特征点；Harris角点检测原理主要参考：Harris角点提取和Harris角点检测原理Harris

OpenCV实战（16）——角点检测详解0.前言1.Harris特征检测器1.1检测Harris角点1.2cv::cornerHarris函数参数2.可追踪的良好特征3.特征检测器的通用接口4.完整代码小结系列链接

本专栏按自己脑回路归纳，按照【重要程度】排顺序，注意不是困难程度一、降噪与滤波二、传统特征算子三、边缘检测算子四、角点检测算子五、图像集合变换六、霍夫变换七、颜色空间与图像频域八、连通域九、图像增强方法十

Harris角点检测算法一、算法原理哈里斯角点是在任意方向上移动(u,v)，都会有很明显的变化。如下图一个局部很小的区域，如果是在图片区域中移动灰度值没有变化，那么窗口内不存在角点。

5.1Harris角点检测图像特征类型：边缘、角点（感兴趣关键点）、斑点（感兴趣区域）角点：位于两条边缘的交点，代表两个边缘变化的方向上的点。

实验十五对视频的快速角点检测实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结一、实验目的和要求  理解角点检测的基本原理；掌握实现角点检测的代码编写方法

边缘检测与角点检测（模式识别与图像处理课程作业）一、边缘检测1.1、读取图像1.2、图像转换成灰度图像1.3、Sobel算子1.4、Canny算子1.5、显示正常中文的标签1.6、边缘检测结果二、角点检测

OpenCV2///OpenCV3//进行角点检测cornerHarris(srcImage.clone(),harrisCorner,2,5,0.01,BORDER_DEFAULT);intdeltax

图像预处理算法：1.图像梯度算法Sobel、Scharr2.角点检测算法Harris3.边缘检测算法Canny4.z直线检测算法Hough图像特征处理算法：1.SIFT（尺度不变特征变换）2.SURF（

基于KITTI数据集的无人驾驶感知与传感器融合实现—（6）—Harris角点检测学习前言一、Harris角点检测二、API介绍  1）```dst=cv.cornerHarris(src,blockSize

计算机视觉期末复习笔记整理第2章—图像局部特征描述子1.图像匹配：图像匹配：特征匹配基本流程：图像局部特征：2.Harrris角点检测基本思想：角点响应函数R:3.SIFT特征SIFT算法可以解决的问题

一.图像的Canny算计运用与角点检测1.1代码详解#角点检测defwork01():img=ndimage.imread('flower.jpg','L')#这里是你图片的路径img1=feature.canny

为了规避孔径问题，以下代码实现仅对角点【通过goodFeaturesToTrack函数做角点检测】做光流计算。////main.cpp//opencv-

Python计算机视觉编程局部图像描述子(一)Harris角点检测器(二)SIFT(尺度不变特征变换)2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子(三)匹配地理标记图像3.1从Panoramio

最近在研究角点的检测，需要用到曲率计算，就研究了一下目前常用的曲率计算，我这里用的是点到切线距离累加和曲率估计方法（RTPDA）参考了一下重庆大学的一篇博士论文《几种轮廓曲率估计角点检测算法研究》先附上链接曲率计算代码看起来公式有点多

本文主要用于记录图像特征及其提取方法文章目录1.颜色特征1.1量化颜色直方图1.2聚类颜色直方图2.几何特征2.1边缘特征2.2基于特征点的特征描述子2.2.1寻找特征点：Harris角点检测2.2.2

角点特征常常是图像中独特的存在，比如你在玩拼图游戏时，首先肯定会去找一些独一无二的匹配项，比如人像的眼睛，嘴巴，这些特征你很容易判断哪些碎片应该拼凑在一起，而相比之下，那些比较常见的特征你需要最后多次调整才能找到对的位置。角点特征就是这样较独特的存在，下图中矩形的右上角点区域，无论你往哪个方向移动，图像的信息都会发生变化，而边缘则沿某一个方向移动时不会变化，至于矩形内部区域，则无论哪个方向移动，图

简介本文主要是对Harris角点检测的数学公式进行推导，更加深入的掌握原理性的理论知识。

文章目录前言一、图像滤波与增强二、图像灰度处理三、阈值处理与设定四、二值化处理五、边缘提取六、角点检测1.使用cornerMinEigenVal算子2.使用cornerHarris算子七、源码下载总结前言今天我们一起来使用