El detector de esquinas Harris es un operador de detección de esquinas que se usa comúnmente en algoritmos de visión por computadora para extraer esquinas e inferir características de una imagen.
Una esquina es un punto cuyo vecindario local se encuentra en dos direcciones dominantes y diferentes. En otras palabras, una esquina se puede interpretar como la unión de dos bordes,donde un borde es un cambio repentino en el brillo de la imagen. Las esquinas son las características importantes de la imagen, y generalmente se denominan puntos de interés que son invariantes para la traducción, la rotación y la iluminación.
PASO 1. Determina qué ventanas (pequeños parches de imagen) producen variaciones muy grandes de intensidad cuando se mueven en direcciones X e Y (es decir, gradientes).
PASO 3. Después de aplicar un umbral a esta partitura, se seleccionan y marcan esquinas importantes.
Tome la escala de grises de la imagen original. Aplique un filtro gaussiano para suavizar cualquier ruido. Aplique el operador Sobel para encontrar los valores de degradado x e y para cada píxel de la imagen en escala de grises. Para cada píxel p de la imagen en escala de grises, considere una ventana m*m a su alrededor y calcule la función de intensidad de esquina. Llama a esto su valor Harris. Encuentre todos los píxeles que superen un determinado umbral y que sean los máximos locales dentro de una determinada ventana (para evitar duplicados redundantes de entidades). Calcule un descriptor de entidad de todos estos puntos.
Para obtener más información, consulte todos los algoritmos utilizados en el archivo de informe
Para obtener más detalles, consulte: https://iitmcvg.github.io/summer_school/Session3/