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harris角点检测代码
资源描述
C++编写harris角点检测代码,
一、Harris角点检测基本理论(要讲清楚东西太多,附录提供文档详细说明)
1.1 简略表达:
角点:最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点,即Ix、Iy都较大
边缘:仅在水平、或者仅在竖直方向有较大的变化量,即Ix和Iy只有其一较大
平坦地区:在水平、竖直方向的变化量均较小,即Ix、Iy都较小角点响应
R=det(M)-k*(trace(M)^2) (附录资料给出k=0.04~0.06,opencv指出是0.05-0.5,浮动较大)
det(M)=λ1*λ2 trace(M)=λ1+λ2
R取决于M的特征值,对于角点|R|很大,平坦的区域|R|很小,边缘的R为负值。
- 2022-07-25 06:59:05下载
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简单的讲,所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性,就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中),否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数,这种情况下叫作样条拟合。-Simply speaking, the so-called fitting refers to a function known to a number of discrete function values (f1, f2, ..., fn), by adjusting the number of undetermined coefficient function f (λ1, λ2, ..., λ3), makes the function and known points of difference (least squares significance) the smallest. To be determined if the function is linear, is called linear regression or linear regression (mainly in the statistics), otherwise known as non-linear fitting, or nonlinear regression. Expressions can also be a sub-function, this case is called spline fitting.
- 2022-02-03 20:04:37下载
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- 2022-03-28 17:03:29下载
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本人编的一个程序,用来求解支持矢量,可以用于分类和回归。-I made a procedure to solve the support vector, can be used for classification and regression.
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