Harris Corner Detector este un operator de detectare colț, care este frecvent utilizat în algoritmi de viziune de calculator pentru a extrage colțuri și deduce caracteristici ale unei imagini.
un colț este un punct al cărui cartier local se află în două direcții dominante și diferite. Cu alte cuvinte, un colț poate fi interpretat ca joncțiunea a două margini,unde o margine este o schimbare bruscă a luminozității imaginii. Colțurile sunt caracteristicile importante din imagine și sunt denumite în general puncte de interes care sunt invariante la traducere, rotație și iluminare.
pasul 1. Determină ce ferestre (mici patch-uri de imagine) produc variații foarte mari de intensitate atunci când sunt deplasate în ambele direcții X și Y (adică gradienți).
Pasul 3. După aplicarea unui prag la acest scor, colțurile importante sunt selectate și marcate.
luați scara de gri a imaginii originale. Aplicați un filtru Gaussian pentru a neteziorice zgomot. Aplicați operatorul Sobel pentru a găsi valorile gradientului x și y pentru fiecare pixel dinimaginea în tonuri de gri. Pentru fiecare pixel p din imaginea în tonuri de gri, luați în considerare o fereastră m*m în jurul acesteia și calculați funcția de rezistență a colțului. Numește asta valoarea lui Harris. Găsiți toatepixeli care depășesc un anumit prag și sunt maxime locale într-o anumită fereastră(pentru a preveni dupes redundante de caracteristici). Calculați un descriptor caracteristică a tuturor acestor puncte.
pentru mai multe detalii toți algoritmii utilizați consultați fișierul de raport
pentru mai multe detalii consultați: https://iitmcvg.github.io/summer_school/Session3/