1. 使用 Canny 边缘检测器查找边缘图像。 2.从边缘图像中提取边缘： 一种。 如果它们在一个范围内，则填充间隙并选择长边， 湾找到 T 形接头并将它们标记为 T 形角。 3. 用仿射长度参数化每条边。 4. 对于每个参数化的边，在 {σm, σm+1, σm+2} 中以适当的比例计算绝对曲率，并通过将曲率最大值与 {tm, tm+1, tm 中边的相应曲率阈值进行比较来确定角+2} 和相邻的最小值。 5.考虑一点点，将角点向下跟踪到最低比例邻里，以提高本地化。 6. 在考虑相同邻域大小的情况下，以最低比例进一步跟踪原始边缘上的角点。 7. 删除多次出现的相同角点，将 Tcorners 与跟踪的角点进行比较，并添加那些远离检测到的角点的 T 角。

Curvature Scale Space，用于角点检测，效果优于Harris，Susan等角点检测算法。

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

分别对两幅图寻找两幅图中的最大特征值点。然后使用你n*n的模板进行特征点匹配。调整阈值可以得到很好匹配效果。

MATLAB角点检测（Susan），对于研究角点检测的人来说很有用，欢迎下载

个人总结的Harris角点检测的算法推导、具体步骤和源代码。

图像角点检测的matlab代码，很强大哦

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。

Harris角点检测的FPGA快速实现方法