Howtosignalprocessing
- Que signifient les valeurs propres dans les solutions?
- Comment les valeurs propres peuvent-elles déterminer si un point dans une image est le coin?
- Ce qui rend le détecteur de coin Harris efficace?
- Que nous disent les valeurs propres d'une matrice?
Que signifient les valeurs propres dans les solutions?
Les valeurs propres sont associées à des vecteurs propres en algèbre linéaire. Les deux termes sont utilisés dans l'analyse des transformations linéaires. Les valeurs propres sont l'ensemble spécial de valeurs scalaires associées à l'ensemble des équations linéaires probablement dans les équations matricielles.
Comment les valeurs propres peuvent-elles déterminer si un point dans une image est le coin?
Détecteur de coin utilisant des valeurs propres
Si les deux valeurs sont petites donc nous dans une région plate et aucune variation dans aucune direction. Si l'une des valeurs propres plus grandes que les autres, nous avons donc un point de bord. Et si les deux valeurs propres sont grandes, nous avons donc un coin.
Ce qui rend le détecteur de coin Harris efficace?
Par rapport à la précédente, le détecteur d'angle de Harris prend en compte le différentiel du score d'angle en référence directement à la direction, au lieu d'utiliser des patchs changeants pour tous les angles de 45 degrés, et s'est avéré être plus précis dans la distinction entre les bords et les coins.
Que nous disent les valeurs propres d'une matrice?
Les valeurs propres représentent l'ampleur, ou l'importance. Les valeurs propres plus importantes sont en corrélation avec des directions plus importantes.
