harris角点检测改进版

harris角点检测并精确到亚像素级坐标，用vs2010和opencv结合编写的程序，能顺利运行

Harris角点的检测，用于光流法

在研究Harris角点检测算法时发现由于该算法采用高斯低通滤波进行平滑，因而对一些图像进行角点提取时，存在角点信息丢失和位置偏移等现象，而B样条函数可以收敛于高斯函数，并具有良好的逼近能力和紧支性等一

Harris角点检测 图像中的自相关矩阵具有两个大的特征值的位置。 特征值越大,角点越少。 R = det M – k(trace M)^2 det M = λ1 * λ2 trace M = λ1

相较之前的狭长角检查工具，改进了算法，采用了arcpy.da的方式，处理检查速度得到大量的提升。

中值滤波_均值滤波_边缘检测_角点检测_基于opencv

研究论文-SUSAN角点检测算法改进

计算机视觉–Harris角点检测实现与分析(二)一、Harris角点检测1.1 基本原理1.2 数学表达二、代码实现三、结果与分析3.1 不同场景的R值讨论3.2 参数k对角点检测的影响四、总结 关于

基于FPGA实现了一种自适应阈值Harris角点检测,用于解决低成本ARM处理器无法实时检测到目标角点的问题。该算法首先对整帧像素点进行预筛选,将筛选通过的点进行Harris角点检测,通过设置容忍距离

蔡子新的论文，对Harris角点检测有很大的帮助