三维测量与建模笔记 - 点特征提取 - 4.3 Harris特征点

        在3D重建应用中,很重要的一个场景是找到两幅图像中的同名特征点,这个过程需要对特征点进行提取和描述。

        从上面描述可以看出,如果窗口处于颜色变化不明显或者没有变化的区域,E的值很小或为0;如果窗口处于边缘位置,则值变化相对较小;如果窗口处于角点位置,E的值变化会很大。

 

        如上图,当图像亮度和对比度发生变化时,计算结果会不一样,导致角点检测失败(阈值检测失败)。Harris角点检测也不具有尺度不变性。

关于Harris角点检测的详细说明,可以参考之前的笔记:Harris和Shi-tomasi角点检测笔记(详细推导)-CSDN博客文章浏览阅读2.5k次,点赞10次,收藏24次。一般来说,角点就是极值点,在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点或拐点等。其实理解角点可以按照我们的直觉来理解,以下图为例,图中用颜色标注的地方都是角点:对于人类来说,判断角点是很容易的,对于计算机来说又是如何检测到角点的呢?_shi-tomasi角点检测https://blog.csdn.net/vivo01/article/details/131421863?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252208EB15FF-E169-4DE0-AD5B-A5BB4A0A5052%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=08EB15FF-E169-4DE0-AD5B-A5BB4A0A5052&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-131421863-null-null.nonecase&utm_term=Harris&spm=1018.2226.3001.4450

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