Harris 角点检测算法是一种在计算机视觉领域中用于检测图像中的特征点，特别是角点的方法。角点是图像中具有显著局部变化的点，它们在多个方向上都有显著的强度变化，对于图像识别、目标跟踪等任务具有重要意义。Harris 算法通过计算图像的梯度以及梯度的交叉乘积来寻找这些角点。
算法的核心思想是计算图像每个像素点的响应矩阵M，该矩阵的元素为：
M = [Ix^2, IxIy]
[IyIx, Iy^2]
其中，Ix 和 Iy 分别表示图像在水平和垂直方向的梯度。然后，Harris 算法使用以下公式计算响应矩阵的迹tr(M)和行列式det(M)：
tr(M) = Ix^2 + Iy^2
det(M) = Ix^2 * Iy^2 - IxIy^2
接下来，Harris 算法引入一个常数k，定义一个响应值R：
R = det(M) - k * tr(M)^2
通过调整k的值，可以控制检测到的角点的灵敏度。较大的k值会使得只有那些在多个方向上都有显著变化的点被识别为角点，而较小的k值则可能导致更多的边缘和平坦区域被误判为角点。
在给定的VC++代码中，实现了Harris角点检测的步骤。代码获取用户输入的参数，包括二维高斯窗口宽度（gausswidth）、高斯函数的方差（sigma）、非极大值抑制的邻域宽度（size）以及最终确定角点所需的阈值（thresh）。然后，程序读取图像数据，并创建一系列数组来存储图像的梯度信息、响应矩阵的元素以及角点标志。
代码中使用了一个宏定义来简化对数组元素的访问。接着，它将图像的灰度值复制到数组I中，这是必要的，因为后续的计算基于灰度图像。之后，代码进行图像滤波，通常使用高斯滤波器来平滑图像并减少噪声。然后计算梯度Ix、Iy、Ix2、Iy2和Ixy，这些是计算响应矩阵M的元素。
在得到梯度信息后，程序计算响应值R，并根据用户设定的阈值thresh进行非极大值抑制，以消除边缘响应。那些响应值超过阈值的点被认为是角点，其对应的corner数组元素设为true。
总结起来，Harris算法是通过计算图像的梯度和响应矩阵，结合非极大值抑制与阈值检测来找出图像中的角点。在给定的VC++代码中，这个过程被详细地实现，包括用户交互、图像处理、数学计算和结果标记。这种算法在实际应用中，如机器人导航、图像识别等领域有着广泛的应用。
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