Harris关键点检测算法最早由ChrisHarris和MikeStephens于1988年提出，是早期的一种基于自相关矩阵响应值原理的关键点检测算法。Harris检测原理Harris算法通过设计一个局部检测窗口，在图像中判断该窗口沿任一方向作微小偏移是否都会引起窗口内的平均能量发生大变化以至于超过

1.算法运行效果图预览   2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述      Harris角点检测是一种局部特征检测方法，它寻找图像中具有显著局部曲率变化的位置，即边缘转折点或角点。主要通过计算图像窗口内的自相关矩阵M，并对其特征值进行评估。Harris响应函

将输入图像转换为灰度图像。计算图像的梯度，可以使用Sobel算子计算水平和垂直方向的梯度。对图像中的每个像素应用一个高斯加权窗口，以考虑像素周围的局部区域。计算每个像素的Harris矩阵。Harris矩阵是一个2x2的矩阵，包含了局部区域的梯度信息。计算每个像素的Harris

机器视觉——角点检测什么是角点检测在几何学里，我们会看到各种各样的三角形、多边形等，它们都有一个显著的特征：包含了角点信息。比如在三角形里，我们有三个角；在矩形里，我们有四个角。我们将找到这些图像特征的过程称为特征提取(FeatureExtraction)，我们之前所接触的Canny边缘检测

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一、goodFeaturesToTrack1、过程：1）函数查找图像中或指定图像区域中最突出的角点（1）函数使用cornerMinEigenVal或cornerHarris计算每个源图像像素的角点质量度量。（2）函数执行非最大值抑制（保留3x3邻域中的局部最大值）。（3）最小特征值小于qualityLevel*maxx,yqualityMeasureMap(x,y)

points_harris—DetectpointsofinterestusingtheHarrisoperator.points_harris：通过Harris运算检测感兴趣的点。points_harris(Image::SigmaGrad,SigmaSmoo

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