基于Harris角点检测、最小二乘拟合、RANSAC和HOG的图像拼接算法的matlab仿真，matlab2021a测试。 1.利用Harris角点检测算子找关键点 2.比较来自两幅不同图片的两组关键点，并且将它们匹配起来。 3.利用最小二乘法找到仿射变换矩阵将一幅图片上的点映射到另一幅图片上。 4.利用RANSAC算法估计一个更准确仿射变换矩阵。形成全景图片。

HARRIS角点的MATLAB代码，用于图像拼接特征点检测

python计算机视觉编程（三）——Harris角点SIFT匹配地理标记图像 计算机视觉.pdf

Harris角点检测原理与流程

对Harris算法的理解 程序的目标和功能 明确编程框架和模块功能 编写各模块子程序

个人总结的Harris角点检测的算法推导、具体步骤和源代码。

基于FPGA实现了一种自适应阈值Harris角点检测，用于解决低成本ARM处理器无法实时检测到目标角点的问题。该算法首先对整帧像素点进行预筛选，将筛选通过的点进行Harris角点检测，通过设置容忍距离剔除伪角点，得到最终角点并通过LCD屏实时显示。采用自适应阈值方法来解决单一阈值不适应于多样化环境的问题，使每帧（分辨率为480×272）都能检测到大约120个角点，在低成本FPGA芯片Spartan6 XC6SLX45上验证实现。实验结果表明，该实现方法处理速度为115 f/s，能高效准确地检测到目标角点，满足精度、稳定性和实时性要求。

针对Harris角点检测算法计算量大导致实时性差的难题，提出了一种基于FPGA的快速Harris角点检测技术。利用FPGA并行处理的特点，将整幅图像分为两块后并行处理，对其中分解得到的每一块图像采用流水线处理，并将流水线结构分为导数生成器、高斯滤波、角点响应R值计算、非极大值抑制四级，且对流水线每一级中涉及到的复杂乘法运算转换为精简的移位及加法或减法运算，最终实现对目标的实时角点检测。实验结果表明，对于分辨率为1 024×1 024的图像，达到了每帧6.809 ms的角点提取速度，与基于FPGA传统结构的Harris角点检测算法相比，速度提高了近一倍，极大提升了算法的实时性，具有较强的工程实用价值。

很强大，很好用的图像处理程序，有图像预处理，各种变换，边缘分割，角点提取等

Harris角点提取matlab，不需修改，直接运行，适合初学者对角点提取原理的理解。对MATLAB的学习也有很大帮助