Harris Corner Detectorは、コーナーを抽出し、画像の特徴を推測するためにコンピュータビジョンアルゴリズムで一般的に使用されるコーナー検出演算子です。
角とは、角が二つの支配的で異なる方向に立っている点のことである。 言い換えれば、コーナーは、エッジが画像の明るさの急激な変化である二つのエッジの接合として解釈することができます。 コーナーは、画像内の重要な特徴であり、それらは一般的に、変換、回転、および照明に不変である関心点と呼ばれています。
ステップ1。 これは、X方向とY方向の両方に移動したときに強度に非常に大きな変化を生じるウィンドウ（小さな画像パッチ）を決定します（つまり、勾配）。
ステップ3。 このスコアにしきい値を適用した後、重要なコーナーが選択され、マークされます。
元の画像のグレースケールを取ります。 ガウスフィルタを適用して、任意のノイズを滑らかにします。 Sobel演算子を適用して、グレースケールイメージ内のすべてのピクセルのxおよびy勾配値を検索します。 グレースケールイメージの各ピクセルpについて、その周りのm*mウィンドウを考え、コーナー強度関数を計算します。 これをハリス値と呼びます。 すべてを見つける特定のしきい値を超え、特定のウィンドウ内の極大値であるピクセル（機能の冗長な重複を防ぐため）。 そのようなすべての点の特徴記述子を計算します。
使用されるすべてのアルゴリズムの詳細については、レポートファイル
を参照してください。https://iitmcvg.github.io/summer_school/Session3/