1、Harris角点检测

是基于灰度图像的角点检测。

灰度变化率函数如下：

其中的w(x,y)为加权函数，可为常数或为高斯函数。之后对E(u,v)进行泰勒级数的展开与化简，最终得到

，，Ix,Iy是图像I(x,y)的偏导数

Harris角点的性质：  参考博文

①参数α对角点检测的影响

增大α的值，将减小角点响应值R，降低角点检测的灵性，减少被检测角点的数量

②对亮度和对比度的变化不敏感

对亮度和对比度的仿射变换并不改变Harris响应的极值点出现的位置，但是由于阈值的选择，可能会影响角点检测的数量。

③ 具有旋转不变性

④不具有尺度不变

OpenCV的Hairrs角点检测的函数为cornerHairrs()，但是它的输出是一幅浮点值图像，浮点值越高，表明越可能是特征角点，我们需要对图像进行阈值化。

之后也可进行非极大值抑制去除过多角点。

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