Jakie są wady detektora narożnego Harris? [Zamknięte]

Jedyną dużą wadą wykrywania narożnego Harrisa jest to, że musimy ustawić różne wartości progowe dla każdego obrazu, aby wykryć najważniejsze punkty zainteresowania. Jeśli zastosowana wartość progowa jest zbyt niska, algorytm może ostatecznie wykryć dużą ilość punktów z głośnymi danymi obrazu.

1. Co jest główną zaletą detektora Harrisa nad detektorem Moravec?
2. Czym szybki detektor różni się od detektora narożnego Harris?
3. Jak działa detektor Harris?
4. Co to jest detektor narożny w przetwarzaniu obrazu?

Co jest główną zaletą detektora Harrisa nad detektorem Moravec?

Moravec rozważał tylko zmiany pod dyskretnymi kątami 45 stopni, podczas gdy Harris rozważał wszystkie kierunki. Detektor Harris okazał się bardziej dokładny w rozróżnianiu krawędzi i narożników.

Czym szybki detektor różni się od detektora narożnego Harris?

Algorytm Harris wykorzystuje więcej zasobów sprzętowych niż szybki algorytm, ale może wykryć zakręty, których szybki algorytm może nie znaleźć.

Jak działa detektor Harris?

Detektor narożny Harris działa, przyjmując poziome i pionowe pochodne obrazu i szukając obszarów, w których oba są wysokie, jest to określone ilościowo przez deskryptor narożny Harris, który jest zdefiniowany w naszym przypadku, ponieważ macierz i deskryptor jest .

Co to jest detektor narożny w przetwarzaniu obrazu?

Wykrywanie narożników działa na zasadzie, że jeśli umieścisz małe okno nad obrazem, jeśli to okno zostanie umieszczone na rogu, jeśli zostanie przeniesione w dowolnym kierunku, nastąpi duża zmiana intensywności.