Harris角点检测

一 Harris角点检测介绍

1.角点

2.Harris角点检测基本思想

平坦区域： 任意方向移动 ，无灰度变化
边缘： 沿着边缘方向移 动，无灰度变化
角点： 沿任意方向移动 ，明显灰度变化

HARRIS检测数学表达：

二 实验代码

三 实验结果分析

1.纹理平坦场景

原图：

1.1 正拍

1.2 侧拍

1.3 旋转

1.4 尺度放大

1.5 光线暗

结论：
在纹路平坦的图片中，背景部分几乎无角点，只有在突出的部分能够提取到角点。尺度变大后角点分散。改变角度，方向，亮度对于结果不会发生太大的变化。

2.纹理角点丰富场景

原图：

2.1 正拍

2.2 侧拍

2.3 尺度放大

2.4 旋转

2.5 光线暗

结论：
对于角点丰富的图片，角点主要出现在实物轮廓的地方。一开始阈值为0.01时，提取到的角点数量很多，随着阈值的增加，角点数量急剧减少。光照变暗角点数量减少，对图片进行旋转结果无太大变化。尺度放大提取角点的效果也更好。

3.边缘较多场景

原图：

3.1 正拍

3.2 侧拍

3.3 尺度变大

3.4 旋转

3.5 光线暗

结论：
在边缘多的图片中，光照影响较大，光照过暗时无法检测出角点。改变尺度，角度，旋转对于结果都不会发生较大影响。

四 实验结论

不管是哪一种场景，首先我们都要选择一个合适的阈值，才能够更好更准确的识别出角点，不同场景对应的合适阈值是不同的。通过三组实验，发现旋转对于实验结果基本不会有影响，即旋转不变性。而尺度和光照的不同对于结果是有一定影响的，不具有尺度不变性。