Harris Corner Detector ist ein Eckenerkennungsoperator, der häufig in Computer-Vision-Algorithmen verwendet wird, um Ecken zu extrahieren und Merkmale eines Bildes abzuleiten.
Eine Ecke ist ein Punkt, dessen lokale Nachbarschaft in zwei dominanten und unterschiedlichen Kantenrichtungen steht. Mit anderen Worten, eine Ecke kann als die Verbindung zweier Kanten interpretiert werden,wobei eine Kante eine plötzliche Änderung der Bildhelligkeit ist. Ecken sind die wichtigen featuresin das Bild, und sie werden im Allgemeinen als Interesse Punkte, die invariant totranslation, Rotation und Beleuchtung sind bezeichnet.
SCHRITT 1. Es bestimmt, welche Fenster (kleine Bildflecken) sehr große Intensitätsschwankungen erzeugen, wenn sie sowohl in X- als auch in Y-Richtung bewegt werden (d. H. Gradienten).
SCHRITT 3. Nach dem Anwenden eines Schwellenwerts auf diese Punktzahl werden wichtige Ecken ausgewählt und markiert.
Nehmen Sie die Graustufen des Originalbildes. Wenden Sie einen Gaußschen Filter an, um das Rauschen zu glätten. Wenden Sie den Sobel-Operator an, um die x- und y-Gradientenwerte für jedes Pixel im Graustufenbild zu ermitteln. Betrachten Sie für jedes Pixel p im Graustufenbild ein m * m-Fenster und berechnen Sie die Eckstärkefunktion. Nennen Sie dies ihren Harris-Wert. Finden Sie alle Pixel, die einen bestimmten Schwellenwert überschreiten und die lokalen Maxima innerhalb eines bestimmten Fensters sind (um redundante Duplikate von Features zu verhindern). Berechnen Sie einen Merkmalsdeskriptor aller dieser Punkte.
Weitere Informationen zu allen verwendeten Algorithmen finden Sie in der Berichtsdatei
Weitere Informationen finden Sie unter: https://iitmcvg.github.io/summer_school/Session3/