完结图画的角点检测验验
Harris 角点算法完成
根据上述谈论,能够将 Harris 图画角点检测算法归纳如下,共分以下五步:
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核算图画 I(x,y)在 X 和 Y 两个方向的梯度 Ix、Iy。
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核算图画两个方向梯度的乘积。
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运用高斯函数对 I2x、I2y 和 Ixy 进行高斯加测验纸怎样看是否怀孕权(取=1),生成矩阵 M 的元 素 A、B 和 C。
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核算每个像素的 Harris 照应值 R,并对小于某一阈值 t 的 R 置为矩阵的秩零。
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在 33 或 55 的邻域内进行非最大值按捺,部分最大值点即矩阵相乘怎样算为图画中的角点。算法工程师
Harris 角点的性算法规划与分析质
- 参数对角点检测的影响 假定现已得到了矩算法阵 M 的特征值1≥2≥0,令2=k1,0≤k≤1。由特征值与矩阵 M 的直迹和行列式的联络可得: detM=∏ii traceM=∑ii 然后可矩阵天王以得到角点的照应矩阵的乘法运算 R=22=(2+2)2=2(k?(1+k)2) 假定 R≥0,则有: 0≤≤k(1+k)2≤0.25 关于较小的 k 值,R≈2(k?),<k。 由此,能够得出这样的结论:增大的值,将减小角点照应矩阵游戏值 R,下降角算法导论点检测 的灵性,减测验用例少被检测角点的数量;减小值,将增大角点照应值 R,增加角点检 测的灵敏性,增加被检测角点的数量。
- Harris 角点检测算子对亮度和对比度的改动不灵敏这是因为在进行 Harris 角点检测时,运用了微分算子对图画进行微分运算,而 微分测验运算对图画密度的拉升或缩短和对亮度的抬高或下降不灵敏。换言之,对亮 度和测验对比度的仿射改换并不改动 Harris 照应的极值点出现的方位,但是,因为 阈值的挑选,或许会影响角点检测的数量。
- Harri算法工程师和程序员区别s 角点检测算子具有旋转不变性 Harris 角点检测算子运用的是角点附近的区域灰度测验抑郁程度的问卷二阶矩矩阵。而二阶矩矩阵可 以标明成一个椭圆,椭圆的长短轴正是二矩阵相乘怎样算阶矩矩阵特征值平方根的倒数。当特征 椭圆翻滚矩阵的初等改换规矩时,特征值并矩阵计算器不发生改动,所以判别角点照应矩阵相乘怎样算值 R 也不发生改动,由 此阐明 H矩阵的乘法运算arris 角点检测算子具有旋转不变性。
- Harris 角点检测算子不具有标准不变性 如下图所示,当右图被缩小时,在检测窗算法导论口标准不变的前提下,在窗口内所包含 图画的内容是彻底不同的。左面的图画或许被检测为边际或曲线,而右侧的图画矩阵的逆 则或许被检测为一个角点。
close all;
clear all;测验赛采取自助式颁奖
clc;
img=imread('tes矩阵的初等改换规矩tc.jpg');
imshow(img);
img = im2测验工程师gray(img);
img =double(img);
[m n]=size(img);
tmp=zeros(m+2,n+2);
tmp(2:m+1,2:n+1)=img;
Ix=zeros(m+2,n+2);
Iy=zeros(m+2,n+2);
E=zeros(m+2,n+2);
Ix(:,2:n)=tmp矩阵的乘法运算(:,3矩阵天王:n+1)-tmp(:,1:n-1);
Iy(2:m,:)=tmp(3:m+1,:)-tmp(1:m-1,:);
Ix2=Ix(2:m+1,2:n+1).^2;
Iy2=Iy(2:m+1,2:n+1).^2;
Ixy=Ix(2:m+1,2:n+1).*Iy(2:m+1,2:测验赛采取自助式颁奖n+1);
h=fspecial('gaus矩阵天王sian矩阵天王',[7 7],2);
Ix2=filter2(h,Ix2);
Iy2=filt矩阵天王er2(h,Iy2);
Ixy=filter2(h,Ixy);
Rmax=0;
R=zeros(m,n);
for i=1:m
for j=1:n
M=[Ix2(i,j) Ix算法的五个特性y(i,j矩阵游戏);Ixy(i,j) Iy2(i,j)];
R(i,j)=det(M)-0.06*(trace(M))^2;
if R(算法的五个特性i,j)>Rmax
Rmax=R(i,j);
end
end
end
re测验手机是否被监控=zeros(m+2,n+2);
tmp(2:m+1,2:n+1)=R;
img测验_re=zeros(m+2,n+2矩阵);
img_re(2:m+1,2:n+1)=img;
for i=2:m+1
for j=2:n+1
if tmp(i,j)>0.02*Rmax &&...
tmp(i,j)>tmp(i-1,j-1) && tmp(i,j)>t算法mp(i-1,j) && tmp(i,j)>tmp(i-1,j+1) &&...
tmp(i,j)>tmp(i,j-1) && tmp(i,j)>tmp(i,j+1矩阵的乘法运算) &&...
tmp(i,j)>tmp(i+1,j-1) && tmp(i,j)>tmp(i+1,j) && tmp(i,j)>tmp(i+1,j+1)
img_re(i,j)=255;
end矩阵
end
end矩阵天王
img_re算法的五个特性=mat2gray(img_re(2:m+1,2:n+矩阵的初等改换规矩1));
figure,imshow(img_re);
function re=get_coords(angle) %an算法是什么gle是边际法线角度,回来法线前后两点
sigma=0.000000001;
x1=ceil(cos(a矩阵的初等改换规矩ngle+pi/8)*sqrt(2)-0.5-sigma);
y1=矩阵ceil(-sin(angle-pi/8矩阵计算器)*sqrt(2)-0.5-sigma);
x2=ceil(cos(angle-矩阵游戏pi/8)*sqrt(2)-0.5-sig算法ma);
y2=ceil(-sin(angle-pi/8)*sqrt(2)-0.5-sigma);
re=[x1 y1 x2算法导论 y2];
end