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天元建设集团有限公司欠薪问题重庆seo教程搜索引擎优化

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角点检测算法大致有三类:基于灰度图像的角点检测,基于二值图像的角点检测,基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法,其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化,即图像亮度的变化,将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。常见的基于模板的角点检测算法有Kitchen-Rosenfeld角点检测算法,Harris角点检测算法、KLT角点检测算法及SUSAN角点检测算法。

1. Harris角点检测器

Harris角点检测主要经过以下步骤:

1.1,对图像进行高斯滤波;

1.2,对每个像素,估计其垂直方向的梯度大小值,使用近似于导数的核做两次一维卷积;

1.3,对每一像素核给定的邻域窗口:计算局部结构矩阵和响应函数;

1.4,选取响应函数的一个阈值,以选择最佳候选角点并完成非极大值抑制;

关于Harris角点检测器的具体算法,可以参考这篇博文:harris角点检测器
下面我们来一步一步的使用Harris来检测图像中的角点:

# Harris 角点检测器
img_gray = np.float32(gray
http://www.hrbkazy.com/news/44726.html

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