也就是说这个算子是符合上面的理论分析的。 像上面这样去求解原则上是没有问题的,可是,众所周知,原始的Harris角点检测算法不具有尺度不变性(也就是说如果图像的尺度发生变化,那么可能原来是角点的点在新的尺度就不是角点了)。 所以,我们在进行运算的开始先将图像转化到尺度空间表示,即将原图像进行尺度变换,而尺度变...
边缘区域:边缘上的像素点在x或y某个方向的梯度幅值变化比较明显,另一个方向上的梯度幅值变化较小,M两个特征值一般是一个比较大,一个比较小(当然有特殊情况,比如45°的边缘,计算出的特征值并不是都特别的大,总之跟含有角点的分布情况还是不同的),因此 一般为负值; 角点:窗口区域内的灰度值变化非常大,M两个特...
既然可以根据矩阵 M 的特征值找角点,那么也可以用来找边缘点与其所在边缘的方向,所以harris算法可以改进用于直线检测。一查相关论文,果然已经有人研究了。 Harris 3d 与Harris 2d类似,Harris 3d只是多出一个维度z,Harris2d每个像素强度对应的是灰度值或颜色,3d则对应的可能是RGBD相机对应的颜色或激光的反射率。因此,...
QQ群「3D视觉研习社」,群号:574432628 Harris 角点检测 认为特征点具有局部差异性。 如何描述“特征点具有局部差异性”: 以每一个点为中心,取一个窗口,窗口大小为5*5或7*7像素大小。 这个窗口描述了这个特征点周围的环境。 如果这个特征点具有局部差异性,那么以这个特征点为中心,把窗口向360度任意一个方向移动,...
其中,半径r可以用来控制角点的规模,r小,则对应的角点越尖锐(对噪声更敏感),r大,则可能在平缓的区域也检测出角点。在一阶信息量的情况下描述了两个相邻像素的关系。显然这个思想可以轻易的移植到点云上来。2D中的M矩阵也有相应的3D形式,2D使用梯度,拓展到3D中则使用法向量(包含法线和方向两个信息)。 A=N_x^...
Harris 角点检测 认为特征点具有局部差异性。 如何描述“特征点具有局部差异性”: 以每一个点为中心,取一个窗口,窗口大小为5*5或7*7像素大小。 这个窗口描述了这个特征点周围的环境。 如果这个特征点具有局部差异性,那么以这个特征点为中心,把窗口向360度任意一个方向移动,窗口的变化比较大,则这个特征点的周围环...
Harris角点检测算法2 前一篇文章简要的说了一下空域上的Harris角点检测,现在说一下我真正要说的时空域上的3D Harris角点检测。 其实理解了空域的角点检测,时空域上的也就是多了一个时间的维度罢了,思想是一样的。 首先我们还是进行尺度变换,将视频变化为尺度空间表示:...
其中,半径r可以用来控制角点的规模 r小,则对应的角点越尖锐(对噪声更敏感) r大,则可能在平缓的区域也检测出角点 r怎么取? 我也不知道。。。试吧。。。 4.PCL对Harris算法的实现 根据以上分析,在PCL的API文档的帮助下,我尝试了一下 Harris3D 算法。感谢山大的毕同学提供的点云,该点云是场景点云而不是一般...
在三维空间中，Harris3D的思想将二维图像中的梯度矩阵扩展为包含法向量的协方差矩阵。在点云中，我们构建小正方体，以法线方向为主轴，使用点云的法向量来构建类似M矩阵，以此检测点云中的角点。半径r的调整影响角点的敏感性和细节性。在PCL（Point Cloud Library）的源代码中，这一思路被实际应用。如果...
3D Harris原理是一种用于计算3D点云中关键点的算法。它是基于Harris角点检测算法的扩展,用于在3D点云数据中检测具有高度变化的区域。该算法的原理是通过计算点云中每个点的局部曲率来确定其是否为关键点。具体来说,该算法首先计算点云中每个点的曲率,然后通过比较每个点的曲率与其周围点的曲率来确定其是否为关键点。