不适用自带函数基于matlab的灰度图角点检测代码

以下是基于 MATLAB 的灰度图角点检测代码示例，不使用自带函数：

% 读入灰度图像
img = imread('lena.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义 Sobel 滤波器
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];

% 对图像进行 Sobel 滤波
Ix = conv2(double(gray_img), sobel_x, 'same');
Iy = conv2(double(gray_img), sobel_y, 'same');

% 定义窗口大小和权重
window_size = 3;
weight = ones(window_size, window_size) / window_size^2;

% 计算 M 矩阵的每个元素
M11 = conv2(Ix.^2, weight, 'same');
M22 = conv2(Iy.^2, weight, 'same');
M12 = conv2(Ix.*Iy, weight, 'same');

% 计算每个像素的角点响应值
k = 0.04;
R = (M11.*M22 - M12.^2) - k*(M11 + M22).^2;

% 设置阈值并二值化响应图像
threshold = 1e6;
binary_img = R > threshold;

% 展示角点
[rows, cols] = find(binary_img);
imshow(gray_img);
hold on;
plot(cols, rows, 'r.', 'MarkerSize', 10);

这段代码实现了 Harris 角点检测算法的主要流程。它首先定义了 Sobel 滤波器，对图像进行 Sobel 滤波，然后计算 M 矩阵的每个元素，接着计算每个像素的角点响应值，最后通过设置阈值和二值化响应图像来检测角点。你可以将图片路径替换成你需要检测的图片路径，也可以调整窗口大小、权重和阈值等参数。