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。

相关问题

harris 角点检测 matlab

Harris 角点检测是一种经典的角点检测算法，可以用于图像特征提取和匹配等应用。在 Matlab 中，可以使用 `detectHarrisFeatures` 函数实现 Harris 角点检测。具体使用方法如下：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 进行角点检测
corners = detectHarrisFeatures(gray);

% 可视化结果
imshow(img); hold on;
plot(corners.selectStrongest(50));

其中，`detectHarrisFeatures` 函数会返回一个 `cornerPoints` 对象，包含检测到的角点信息。可以使用 `selectStrongest` 方法选择前 N 个最强的角点进行可视化。

harris角点检测 matlab

Harris角点检测是一种计算机视觉算法，用于检测图像中的角点。在MATLAB中，可以使用以下代码实现Harris角点检测：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算Harris角点
corners = detectHarrisFeatures(gray_img);

% 可视化角点
imshow(gray_img); hold on;
plot(corners.selectStrongest(50));

上述代码中，`detectHarrisFeatures`函数用于计算Harris角点，`selectStrongest`函数用于选择最强的50个角点进行可视化。你可以根据需要调整选择的角点数量。