从经典的Harris角点检测方法不难看出，该算法的稳定性和k有关，而k是个经验值，不好把握，浮动也有可能较大。鉴于此，改进的Harris方法（）直接计算出两个特征值，通过比较两个特征值直接分类，这样就不用计算Harris响应函数了。 另一方面，我们不再用非极大值抑制了，而选取容忍距离：容忍距离内只有一个特征点。该算法首先选取一个具有最大最小特征值的点（即：max（min（e1，e2）），e1，e2是harris矩阵的特征值）作为角点，然后依次按照最大最小特征值顺序寻找余下的角点，当然和前一

图像采集。测量是基于图像中物体所表现出来特征。图像处理算法通常利用图像中包含的信息进行分类，如边、面或形状。不同类型的机器视觉算法，影响并提取一种或多种信息。 边缘检测及其衍生技术，如耙子，同心耙，和辐条（rakes, concentric rakes, and spokes）用于图像中所表现出了边。他们可以精确地定位物体边缘的位置。可以使用边缘检测来进行部件宽度一类的测量， 这一技术被称为卡尺。也可以综合多条边来计算交点、投射、适合的园或椭圆。(Image acquisitionThe me

测量是基于图像中物体的特征。图像处理算法通常使用图像中包含的信息进行分类，如边缘、表面或形状。不同类型的机器视觉算法影响和提取一个或多个信息。 边缘检测及其衍生技术，如同心的耙，耙，和辐条（耙、同心耙、和辐条）在球队中显示的图像。它们可以精确地定位物体边缘的位置。边缘检测可以用来测量一个分量的宽度，称为卡尺。还可以集成多个边来计算交点、投影、合适的果园或椭圆。(The measurement is based on the features of the object in the image