作为我的学士论文的一部分，我正在尝试使用 Harris 和 Stephens 算法实现角点检测器：组合角点和边缘检测器 http://www.bmva.org/bmvc/1988/avc-88-023.pdf/
我确实计算过：
- 使用 sobel 滤波器 (3x3) 的 x 和 y 偏差
-
计算系统矩阵M
M = [AC; CB]
这意味着，如果我没问题的话：
- A = sobel_x 平方的响应：Ix * Ix（在特定像素处）
- B = sobel_y 平方的响应：Iy * Iy（在特定像素处）
- C = sobel_x 的响应乘以 sobel_y 的响应：Ix * Iy（在特定像素处）
现在我计算迹（M）以及我特别更关心的：行列式（M）
在论文中，他们建议对行列式采用以下近似值，因为它避免了昂贵的特征值计算：
det(M) = A * B - C^2
This must总是以零结束！
表达式 det(M) = A * B - C^2 可以重写为：（使用第 2 点的知识）
det(M) = A * B - C * C
det(M) = Ix*Ix * Iy*Iy - Ix*Iy * Ix*Iy
det(M) = Ix*Ix * Iy*Iy - Ix*Ix * Iy*Iy
检测（M）= 0
那么我为什么要费心去计算行列式呢？
据我所知，计算轨迹就足够了！
（或者我在某个地方犯了重大错误？）
在计算 R 之前，对 Ix2、Iy2、Ixy 应用高斯核。
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