Shi-Tomasi角点检测在OpenCV中的应用原理及操作步骤是怎样的？

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目录一. Shi-Tomasi 角点检测算法二. Shi-Tomasi 角点检测API函数接口三. Shi-Tomasi 角点检测算法 + Harris 角点检测基本数学公式 - 泰勒公式展开后，近似为：对局部微小的移动量[u,v]

目录

• 一.Shi-Tomasi 角点检测算法
• 二.Shi-Tomasi角点检测API函数接口

一.Shi-Tomasi 角点检测算法

Harris角点检测基本数学公式如下：

泰勒公式进行展开后，近似为:

对于局部微小的移动量[u,v]，可以近似得到下面的表达:

其中M为2*2的矩阵，可由图像的导数求得：

矩阵M,将其对角化之后 ，特征值λ1, λ2 分别代表了X 和Y 方向的灰度变化率.

E(u,v)的椭圆形式如下：

Harris角点检测算法的角点响应函数为：

Harris角点检测算法就是对角点响应函数R进行阈值处理：R > threshold，即提取R的局部极大值。shi-Tomasi 算法是基于Harris 算法进行的改进，Harris算法最基础的数学定义是将矩阵 M 的行列式值与矩阵 M 的迹相减，再将差值与预先给定的阈值进行比较。若两个特征值中较小的一个大于最小阈值，则会得到强角点，这就是Shi-Tomasi角点检测算法。