harris角点检测原理和实现步骤说明

matlab编写的角点检测算子,包括Harris,SUSAN,Harris-Laplace,Laplacian of Gaussian (LoG)以及Gilles五种算子,内含测试图像

结合多核处理器SMT_PAAG的平台特性,实现基于数据并行和任务并行的Harris角点检测与匹配算法。在SMT-PAAG仿真器上对其算法进行验证,根据加速比和效率两个性能指标对实验结果进行分析,结果表

基于matlab的Harris角点检测，包含ransac，不过是处理灰度图像的，但是还不错，对于初学者比较有帮助，我有运行过，还不错。

这是一个用matlab编写的harris角点检测源代码，实验结果很好，是图像配准中的前期工作。

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

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

使用C#和EmguCV实现了不同算法的角点检测，包括Harris，Fast，Sift，Surf，Orb算法。我将他们写在了一个界面里，用户选择图像即可。

使用susan算法实现角点检测

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

AComparisonofSIFTandHarrisConnerFeaturesforCorrespondencePointsMatching