matlab角点坐标获取,matlab 角点检测

在MATLAB中，可以使用角点检测算法（如Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法等）来检测图像中的角点，并获取其坐标。以下是一个基于Harris角点检测算法的MATLAB示例代码：

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 计算Harris角点响应函数
C = cornermetric(I_gray);

% 选择角点
threshold = 0.01 * max(C(:));
corners = (C > threshold);

% 显示结果
imshow(I);
hold on;
plot(find(corners), 'r*');

这段代码将读取名为"image.jpg"的图像，将其转换为灰度图像，并使用Harris角点检测算法计算角点响应函数。然后，通过选择响应函数大于某个阈值的像素，来确定图像中的角点，并将它们用红色"*"标记在图像上。

相关问题

harris角点检测matlab函数

Harris角点检测是一种常用的计算机视觉算法，用于检测图像中的角点。在MATLAB中，可以使用corner函数来实现Harris角点检测，其语法格式如下：

[C, R] = corner(I, 'Harris', n, 'QualityLevel', ql, 'FilterSize', fsize);

其中，I表示输入图像，'Harris'表示使用Harris角点检测算法，n表示指定最大角点数目，ql表示指定角点的质量水平，fsize表示指定角点检测的滤波器大小。corner函数会返回检测到的角点坐标C和相应的响应值R。

在使用corner函数进行Harris角点检测时，需要根据实际情况设置参数。质量水平ql越高，则检测到的角点越少但越精确；反之，质量水平越低则检测到的角点越多但越不准确。滤波器大小fsize越大，则检测到的角点越多但越不精确；反之，滤波器大小越小则检测到的角点越少但越精确。

harris角点检测矩形matlab

Harris角点检测是一种常用的图像处理技术，用于检测图像中的角点。在Matlab中，可以使用内置的函数corner函数来实现Harris角点检测。

首先，加载需要进行角点检测的图像。可以使用imread函数将图像文件读取为Matlab中的矩阵格式。

img = imread('image.jpg');

然后，将图像转换为灰度图像，因为Harris角点检测通常在灰度图像上进行。可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

gray_img = rgb2gray(img);

接下来，使用corner函数进行Harris角点检测，返回图像中的角点坐标。其中，'Harris'参数表示使用Harris角点检测算法。

C = corner(gray_img, 'Harris');

最后，可以在原始图像上标记出检测到的角点。可以使用plot函数和hold on命令进行标记。

imshow(img);  % 显示原始图像
hold on;  % 在原始图像上绘制
plot(C(:,1), C(:,2), 'r*');  % 标记角点

以上就是通过Matlab实现Harris角点检测的简单代码。使用这些步骤，你可以在Matlab中快速进行Harris角点检测，并在图像上标记出检测到的角点。