基于小波的角点检测方法

该资源描述了改进的Harris 算法 以及它的matlab代码实现 可以有效缩短运行的时间提高效率。

OpenCv实现的角点检测程序，适合于初学者

特征点的选取是视觉研究的基础,其选取的精确度直接影响到视觉信息处理的准确性与可靠性。传统Harris角点检测方法具有计算简单、易于实现的优点,但该算法效率低下、检测精度较低、抗噪性差、存在角点簇。提出

在经典过零点算法的基础上，改进特征提取与匹配算法。分析各阶高通小波系数在同一算法下的识别率，以此选择小波系数来综合编码分析。采用不同的小波滤波器进行分析，考察不同的小波滤波器对算法的影响。DB3小波的

历时一个多月,于今天上午终于将项目交上去了,这期间虽很辛苦,但是成长了不少,在此将项目中涉及到的知识点进行整理,本文主要介绍图像的角点检测: 一、代码部分: // Detect_Corners.cpp

harris 经典角点检测算法,是改进harris算法之前的算法,并用matlab实现

harris角点检测和匹配

利用opencv1.0对图片中的角点进行识别，代码简单。

角点检测算法源码，包括harris，susan，hough，对于学习计算机视觉的同学很有用

详细的阐述了HArris变换的原理，并例举了实例。