Harris 算法

Harris角点检测算法用于图像特征提取，能够检测到在所有方向上具有大强度变化的角点。

该算法依赖于Canny边缘检测算法和Sobel算子，计算图像中各方向的强度变化。

Harris角点检测算法由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出，旨在找到图像中的角点。

算法通过计算局部特征的变化来检测兴趣点，并将图像分为角点、边缘和平坦区域。

角点易于检测和匹配，因为它们在两个方向上都有变化，而边缘仅在一个方向上变化。

使用相关矩阵来计算特征值和特征向量，以确定变化的大小和方向。

Hessian矩阵用于表示图像中x、y及xy方向的变化。

算法通过计算窗口内像素值的变化来识别角点、边缘和平坦区域。

Harris算法对旋转不敏感，但在缩放和数据类型方面存在问题。

Harris算法仅适用于float32数据类型，缩放变化会影响其检测能力。