cynicphoenix / Harris-Corner-Detector

Harris Corner Detector is a corner detection operator that is commonly used in computer vision algorithms to extract corners and infer features of an image.
um canto é um ponto cuja vizinhança local está em duas direções dominantes e diferentes. Em outras palavras,um canto pode ser interpretado como a junção de duas arestas, onde uma aresta é uma mudança súbita no brilho da imagem. Os cantos são as façanhas importantes na imagem, e eles são geralmente denominados como pontos de interesse que são invariantes de tradução, rotação e iluminação.

Passo 1. Determina quais as janelas (pequenas manchas de imagem) que produzem variações de intensidade muito grandes quando movidas em ambas as direções X e Y (ou seja, gradientes).

Passo 3. Depois de aplicar um limiar a esta Pontuação, os cantos importantes são selecionados e marcados.Tome a escala cinzenta da imagem original. Aplique um filtro Gaussiano para suavizar qualquer ruído. Aplicar o operador Sobel para encontrar os valores de gradiente X e y para cada pixel na imagem de tons de cinzento. Para cada pixel p na imagem de tons de cinzento, considere uma janela m*m e calcule a função de força do canto. Chama a isto o valor Harris. Encontre todos os pixels que excedam um determinado limiar e sejam os máximos locais dentro de uma determinada janela(para evitar dupes redundantes de recursos). Calcule um descritor de recurso de todos esses pontos.
para mais todos os algoritmos utilizados consulte o ficheiro de relatório
para mais detalhes consulte: https://iitmcvg.github.io/summer_school/Session3/