摘要：在 ”光流跟踪“ 中，使用了 Harris 角点作为 LK 光流跟踪输入点。角点定义为在两个方向上均有较大梯度变化的小区域，使用自相关函数描述。 自相关函数为为图像平移前后某一个区域的相似度度量。图像可以看作二维平面上的连续函数，使用泰勒级数可以将自相关函数转换为自相关矩阵。 通过分析自相关矩阵的特 阅读全文

摘要：使用线性代数可以更好理解图相关知识。图由顶点与边组成，以下有向图可以使用关联矩阵表示： 矩阵 A 每行表示一条有向边，每列表示一个顶点信息。该图可以表示一个无源电路系统，通过考察矩阵 A 的四个基本子空间，可以有效理解该电路系统。 矩阵 A 的零空间 通过求解 ，其解 x 位于矩阵的零空间。展开方程 阅读全文

摘要：Harris 角点定义为一个邻域内存在两个正交方向上梯度变化较大的点。 作 xy 平面上的二维函数，使用自相关函数可描述图像上一固定点在任意方向上的灰度变化；然后利用泰勒级数展开自相关函数，即可将其转换为矩阵特征值问题（参考博文 "光流跟踪"）。 在某些应用中（如视觉测量），想获得更加精确的角点定位 阅读全文