项目名称：算法在检测器，对象识别中的描述符关键点的FAST，BRIEF，ORB，SIFT，SURF和HARRIS中的应用 作家：Heru syah putra 开课日期：03/12/2021 关于项目的介绍 在许多计算机视觉应用程序中，例如运动结构，图像捕获，对象检测等，检测和特征匹配是一项重要任务。 我做这个项目的原因 我们之所以要执行此项目，是因为哪种算法最适合在相机路径中响应并可以描述捕获最终对象的结果的对象检测。我们使用的一些算法包括FAST，BRIEF，ORB，SIFT，SURF和HA

角检测神经网络

使用Sobel和Roberts Cross算子的Harris-Corner-Detection 安装： 要求： OpenCV 4.0.0 [ ] g ++ 7.4.0 操作系统Linux 如何建造： cd harrisCornerDetect 光盘调试 弄干净 全部制作 它将在Debug目录中构建二进制执行文件。 要运行二进制文件，请按照以下说明进行操作。 执行： 在Debug目录中 ./harrisCornerDetect图像文件高斯标准NMS阈值NMS窗口大小NMS窗口分离Gr

简单哈里斯角检测 该应用程序包含一组可用于拐角（特征）检测的功能。 工具箱的几个工具。 该存储库包含要测试的图像。 -高斯滤波器-索贝尔梯度（x和y）-哈里斯角 克隆并运行python3 SimpleCorner.py