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一.原理
角点的类型：
角点原理来源于人对角点的感性判断，即图像在各个方向灰度有明显变化。算法的核心是利用局部窗口在图像上进行移动判断灰度发生较大的变化，所以此窗口用于计算图像的灰度变化为：
[-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1][-1,-1,-1;0,0,0;1,1,1]。
从各个方向上移动这个特征的小窗口，如图3中窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。如图中，窗口内图像的灰度没有发生变化，那么窗口内就不存在角点；如果窗口在某一个方向移动时，窗口内图像的灰度发生了较大的变化，而在另一些方向上没有发生变化，那么，窗口内的图像可能就是一条直线的线段。
二.实验
1.第一组：垂直或水平边缘多
1.1原图
1.2侧面
1.3旋转
1.4尺寸
1.5实验分析
实验中对图片的旋转和不同角度的角点检测都差不多，都能够检测出来，但是在尺寸不同的时候，比较远的拍的照片的角点比较多，近处拍的照片的角点比较少。
2.第二组： 纹理角点丰富
2.1原图
2.2侧面
2.3旋转
2.4尺寸不同
2.5实验分析
在这个实验中可以看出，在角点比较多的场景该算法也能很好的发挥，但是算法运行 的时间也比其它两个实验要长个1-2秒。
3.第三组：纹理平坦
3.1原图
3.2侧面
3.3旋转
3.4尺寸
3.5实验分析
从这个实验可以看出，在平坦的区域，即使没有角点，他也会检测出来一些角点，说明Harris算子存在着一定的误差。
三.结论
Harris算子是一种有效的点特征提取算子,其特点总结起来有:
1.实验表明,在纹理信息丰富的区域,Harris算子可以提取出大量有用的特征点,而在纹理信息少的区域,提取的特征点则较少。
2.Harris算子对图像旋转、角度的变换不敏感。
3.他对尺度很敏感，不具有尺度不变性。
4.他在平坦的区域不稳定。
5.随着角点的增多，运行时间也变长，但是在也在可接受范围内。
来源：CSDN
作者：yuyaoshiniba
链接：https://blog.csdn.net/yuyaoshiniba/article/details/104494840