没有网站做cpa,网站建设开票应该开哪个行业,windows优化大师下载,塘厦基础网站建设算法的核心是利用局部窗口在图像上进行移动#xff0c;判断灰度是否发生较大的变化。如果窗口内的灰度值#xff08;在梯度图上#xff09;都有较大的变化#xff0c;那么这个窗口所在区域就存在角点。
这样就可以将 Harris 角点检测算法分为以下三步#xff1a;
当窗口…算法的核心是利用局部窗口在图像上进行移动判断灰度是否发生较大的变化。如果窗口内的灰度值在梯度图上都有较大的变化那么这个窗口所在区域就存在角点。
这样就可以将 Harris 角点检测算法分为以下三步
当窗口局部区域同时向 x 水平和 y垂直 两个方向移动时计算窗口内部的像素值变化量 E(x,y) 对于每个窗口都计算其对应的一个角点响应函数 R然后对该函数进行阈值处理如果 Rthreshold表示该窗口对应一个角点特征。 wxy就是一个记录权重的卷积核 找到灰度变化最大的像素点 左图表示一个平坦区域在各方向移动窗口内像素值均没有太大变化中图表示一个边缘特征Edges如果沿着水平方向移动(梯度方向)像素值会发生跳变如果沿着边缘移动(平行于边缘) 像素值不会发生变化右图表示一个角Corners不管你把它朝哪个方向移动像素值都会发生很大变化。
边框意味着像素值发生突变那么角附近的像素突变最大。 像素值发生很大变化”这一现象可以用图像梯度进行描述。在图像局部内图像梯度越大表示该局部内像素值变化越大灰度的变化率越大。 而图像的梯度在数学上可用微分或者导数来表示。对于数字图像来说相当于是二维离散函数求梯度并使用差分来近似导数Gx(x,y)H(x1,y)−H(x−1,y)Gy(x,y)H(x,y1)−H(x,y−1)在实际操作中对图像求梯度通常是考虑图像的每个像素的某个邻域内的灰度变化因此通常对原始图像中像素某个邻域设置梯度算子然后采用小区域模板进行卷积来计算常用的有Prewitt算子、Sobel算子、Robinson算子、Laplace算子等。
之前刚好写过sobel算子。。。
