해리스 코너 검출기는 컴퓨터 비전 알고리즘에서 코너를 추출하고 이미지의 피쳐를 추론하기 위해 일반적으로 사용되는 코너 검출 연산자이다.
코너는 지역 이웃이 지배적이고 다른 두 방향으로 서있는 지점입니다. 즉,모서리는 두 모서리의 교차점으로 해석 될 수 있으며,가장자리는 이미지 밝기의 급격한 변화입니다. 코너는 이미지의 중요한 특징이며 일반적으로 변환,회전 및 조명에 대한 불변의 관심 지점이라고합니다.
단계 1. 어떤 창(작은 이미지 패치)으로 이동할 때 매우 큰 강도 변화를 생성하는지 결정합니다 엑스 과 와이 방향(예:그라디언트).
단계 3. 이 점수에 임계 값을 적용한 후 중요한 모서리가 선택되고 표시됩니다.
원본 이미지의 그레이 스케일을 가져옵니다. 부드럽게하기 위해 가우시안 필터를 적용하십시오.어떤 소음. 회색조 이미지의 모든 픽셀에 대한 그라디언트 값을 찾습니다. 각 픽셀에 대해 피 회색조 이미지의 미디엄*미디엄 그 주위의 윈도우를 고려하고 모서리 강도 함수를 계산합니다. 이 해리스 값을 호출. 이것은 수학적으로 정확한 유형 계층구조인,강력한 타입을 정의합니다. 이러한 모든 점의 기능 설명자를 계산합니다.
자세한 내용은 사용 된 모든 알고리즘은 보고서 파일을 참조하십시오
자세한 내용은https://iitmcvg.github.io/summer_school/Session3/