matlab匹配滤波代码basic_vision_corner_matching matlab for Harris角点匹配示例代码。 包括一个中值流过滤器，用于过滤掉错误的匹配项：Delaunay triangulaiton用于查找最近的邻居，任何匹配项都需要2个与其相似的支持匹配项才能被认为是一个很好的匹配项。 比RANSAC更有效。

基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法

在opencv基础上运用到harris 角点检测 原理，对图像的角点进行检测，里面包括调用opencv中的角点检测和自己写的函数，里面有简单的注释。

特征检测和特征匹配方法介绍，包括Harris角点，FAST角点，SIFT算法、SURF算法等的介绍以及各个算法之间的比较和总结

完整代码，可直接运行

实现对图像的角点检测，编写Python程序能够对输入图像进行角点检测 适用于学习计算机视觉入门知识的同学，本次代码能够对输入的test.jpg图像进行角点检测，还实现了不同检测方法的选择，包含调用opencv的方法与直接代码实现，

blackharrispulse.m

harris角点检测，python实现，基于opencv实现，非极大值抑制

matlab代码粒子群算法哈里斯鹰队优化（HHO） 该存储库包含用于优化基准功能的Harris Hawks优化代码（matlab M文件）： . ├── img | ├── convergence-2d.png | ├── convergence-50d.png | ├── logo.jpg | ├── schwefel_222.gif | └── trajectory.png ├── _config.yml ├── hho.m —— [function of harris hawks optimization] ├── LICENSE ├── README.md └── test.m —— [a test for 'hho.m'] 用法 [fbst, xbst, performance] = hho ( objective, d, lmt, n, T, S ) 在哪里 objective是目标功能的功能句柄 d是设计变量的尺寸 lmt是设计变量的限制； 是具有d行和2列的矩阵，第一列包含所有维度的下限，而第二列包含所有维度的下限。 n是粒子群的总体大小 T是最大迭代时间。 fbst是

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。