基于Harris角点的矩形检测

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为了快速精确地对矩形进行识别和检测,开发了一套图像采集系统,并提出了基于改进的Harris角点检测法的快速矩形识别算法。首先,只针对多种角点中的L型角点进行快速检测,并通过亚像素级后处理提高角点的位置精度。然后,根据得到的高精度角点位置信息,任意组合角点并遴选相互平行且长度相等的直线段组,从而匹配出相互垂直且四个角点重合的平行直线段;将其作为矩形的四条边,进而循环识别出图像中所有的矩形元素。提出了伪矩形图形元素的甄别判据,以提高算法的精确度和可靠性。实验结果表明:分别用基于Harris角点和基于Hough变换的矩形检测算法处理同一图片时,前者的运算速度为后者的9.5倍;其图像识别精度能达到亚像素级,最大误差为0.4pixel。该算法满足工业应用中高实时性、高精度的要求,并且稳定性好,抗干扰能力强。
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