$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
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1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/12/17(金) 21:47:07.64ID:TSOVkKKL0 3：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/12/17(金) 21:53:31.45ID:TSOVkKKL0 4：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/12/17(金) 21:54:57.74ID:TSOVkKKL0 7：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/12/17(金) 21:57:26.68ID:ILOel+hG0 >>4 これは何度見ても面白い 5：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/12/17(金) 21:55:06.95ID:TSOVkKKL0 6：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2010/12/17(金) 21:56:41.20ID:TSOVkKKL0
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