作为我的学士论文的一部分,我正在尝试使用 Harris 和 Stephens 算法实现角点检测器:组合角点和边缘检测器 http://www.bmva.org/bmvc/1988/avc-88-023.pdf/
我确实计算过:
- 使用 sobel 滤波器 (3x3) 的 x 和 y 偏差
-
计算系统矩阵M
M = [AC; CB]
这意味着,如果我没问题的话:
- A = sobel_x 平方的响应:Ix * Ix(在特定像素处)
- B = sobel_y 平方的响应:Iy * Iy(在特定像素处)
- C = sobel_x 的响应乘以 sobel_y 的响应:Ix * Iy(在特定像素处)
现在我计算迹(M)以及我特别更关心的:行列式(M)
在论文中,他们建议对行列式采用以下近似值,因为它避免了昂贵的特征值计算:
det(M) = A * B - C^2
This must总是以零结束!
表达式 det(M) = A * B - C^2 可以重写为:(使用第 2 点的知识)
det(M) = A * B - C * C
det(M) = Ix*Ix * Iy*Iy - Ix*Iy * Ix*Iy
det(M) = Ix*Ix * Iy*Iy - Ix*Ix * Iy*Iy
检测(M)= 0
那么我为什么要费心去计算行列式呢?
据我所知,计算轨迹就足够了!
(或者我在某个地方犯了重大错误?)
在计算 R 之前,对 Ix2、Iy2、Ixy 应用高斯核。
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