设计了一种基于机器视觉软件MVTec HALCON与图像拼接技术的文物修复系统．该系统首先对图像进行去噪，分割等预处理，然后利用Harris算法进行角点检测提取特征点，接着检测出的角点经归一化互相关匹配后使用RANCAC算法剔除误匹配点实现初步拼接，最后用改进的加权融合方法进行图像融合并利用图像修复技术进行修复．针对采用的算法编制了相应的软件，并进行了拼接实验，结果表明该方法可以快速有效地对图像进行无缝拼接，精度高，可广泛应用到古字画等文物修复工作中。

MinDS模型的matlab代码 CornerPointDetection YanjieZe(the Last Refugee) 项目说明 使用two-stage algorithm识别tag进而标定相机位置。 首先，使用yolov5进行目标检测，获得bounding box。 然后，对bounding box区域单独处理，使用轮廓提取与角点检测的算法获得四个角点的位置，进而求解PnP问题获得相机位置。 进度：大概完成80%吧 还需完成的事情：标定数据量较大的数据集，并进行调试 目录 Ⅰ Use method 1 use mindvision cam for detection py detect.py --weights best.pt --source 0 --view-img 2 Collect frame as the raw dataset, using mindvision camera py grabFrame.py --collection 1 --reponum (the numbe your want) --framenum (the number you want

特征点的选取是视觉研究的基础,其选取的精确度直接影响到视觉信息处理的准确性与可靠性。传统Harris角点检测方法具有计算简单、易于实现的优点,但该算法效率低下、检测精度较低、抗噪性差、存在角点簇。提出一种基于Sobel边缘检测的圆周Harris角点检测算法:首先采用Sobel边缘检测进行角点预筛选,本质上提高检测效率;随后采用圆周窗口模板对筛选后的角点进行非极大值抑制,减少漏检点与伪角点的个数;最后采用临近点剔除法,保留非极值最大点作为角点,解决角点簇问题。实验结果表明,文中角点检测算法运行效率得到了极大提高,减低漏检率的同时,旋转不变性亦得到了改善。

Harris[2]角点检测算子是Moravec角点检测算子的改进. (1) Harris算子用高斯函数代替二值窗口函数,对离中心点越近的像素赋于越大的权重，以减少噪声影响。 (2) Moravec算子只考虑了每隔45度方向，Harris算子用Taylor展开去近似任意方向。 (3)Harris采用了一种新的角点判定方法。矩阵M的两个特征向量l1和l2与矩阵M的主曲率成正比

采用Harris原理在matlab中实现角点检测并将角点坐标写入txt文档以便后续处理，另附处理图片

我使用 Harris 算法找出棋盘上的角点。

基于黑白棋盘格的Harris角点检测，比较快捷

记录自己实现的Harris角点检测，注释详细，适合初学者

Harris角点的检测程序，由matlab实现，通过改变窗口的大小可以改变角点检测的精细程度

参考链接： https://www.cnblogs.com/dengxiaojun/p/5302778.html 图像角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测算法： FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST KeyPoint结构 首先需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoint { Point2f