Harris Corner Detector je rohová detekce subjekt, který se běžně používá v počítačové vidění algoritmy pro extrakci rohy a odvodit vlastnosti obrazu.
roh je bod, jehož místní čtvrť stojí ve dvou dominantních a odlišných směrech. Jinými slovy, roh může být interpretován jako křižovatka dvou okrajů, kde hrana je náhlá změna jasu obrazu. Rohy jsou důležité funkce v obraze, a oni jsou obecně nazýváni jako zájmových bodů, které jsou invariantní totranslace, rotace, a osvětlení.
Krok 1. Určuje, která okna (malé obrazové záplaty) produkují velmi velké změny intenzity, když se pohybují ve směru X I Y (tj.
Krok 3. Po použití prahové hodnoty na toto skóre jsou vybrány a označeny důležité rohy.
vezměte šedou stupnici původního obrázku. Použijte Gaussovský filtr, abyste vyhladilijakýkoli šum. Použít Sobel operátor Najít X a Y hodnoty gradientu pro každý pixel inthe stupně šedi obrazu. Pro každý pixel p v obrázku ve stupních šedi zvažte okno m * mkolem něj a vypočítejte funkci síly rohu. Říkejte tomu jeho Harrisova hodnota. Najít allpixels, které překračují určitou prahovou hodnotu a jsou lokální maxima v určitém okně(aby se zabránilo redundantním dupes funkcí). Vypočítejte popisovač funkcí všech těchto bodů.
pro více informací všechny použité algoritmy viz soubor sestavy
pro více informací viz: https://iitmcvg.github.io/summer_school/Session3/