今天看3D（时空域） Harris角点的检测，发现网上关于此的中文内容很少，所以决定写两篇文章，分享一下自己的心得。第一篇是关于在空域上的Harris角点检测。 在我们解决问题时，往往希望找到特征点，“特征”顾名思义，指能描述物体本质的东西，还有一种解释就是这个特征微小的变化都会对物体 ...

一，角点 　　 角点还没有明确的数学定义。 　　一般的角点检测都是对有具体定义的、或者是能够具体检测出来的兴趣点的检测。这意味着兴趣点可以是角点，也可以是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点，或者是曲线上局部曲率最大的点。在实践中，通常大部分称为角点检测的方法检测的都是 ...

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\sigma_1是空域的尺度 ...

主要问题： 函数参数设置 针对图像的对比度光照模糊等问题 最终检测的角点的顺序 角点检测： 需要调参 直接检测出棋盘格的角点，但是精度上仍有待提高 使用子像素进一步优化检测结果： 绿色 ...

上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常优秀（有较强的不变性），但是时间消耗依然很大，而在一个系统中，特征提取仅仅是一部分，还要进行诸如配准、提纯、融合等后续算法。这使得实时性不好，降系了统性能。 Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究，于2006年在 ...

算法流程： 将图像转换为灰度图像 利用Sobel滤波器求出 海森矩阵 (Hessian matrix) : 将高斯滤波器分别作用于Ix²、Iy²、IxIy 计算每个像素的 R= det(H) - k(trace(H))²。det(H)表示矩阵H的行列式，trace表示矩阵H ...

传统机器学习方法 机器学习----人脸对齐的算法-ASM.AAM..CLM.SDM 人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读 深度学习人脸关键点检测方法----综述 OpenCV实现人脸对齐 http://baijiahao.baidu.com/s?id ...

一 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法，在众多的特征提取算法中，不乏涌现出佼佼者。 从最早期的Moravec，到Harris，再到SIFT、SUSAN ...