用matlab完整实现harries角点检测

很高兴回答您的问题！Harries角点检测算法是一种经典的特征提取算法，它通过计算图像局部区域内的Harris响应值来识别角点。在MATLAB中实现Harries角点检测算法需要以下步骤：1）读入图像；2）将图像转换为灰度图像；3）计算梯度和结构张量；4）计算Harris响应值；5）设置阈值并筛选角点；6）在原图上绘制检测到的角点。希望我的回答能够帮到您！

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用matlab写一个harries角点检测代码

好的，这是一个计算机视觉的问题。您需要使用Matlab编写一个Harries角点检测算法的代码。

以下是Harries角点检测算法的基本实现步骤：

1. 计算每个像素的x和y方向的梯度。
2. 对于每个像素，计算其邻域内的x和y方向梯度的平方和以及乘积，并计算出一个矩阵M。
3. 在整个图像中，用一个固定大小的滑动窗口，计算每个窗口的所有像素的矩阵M的和。
4. 对于每个窗口，计算其特征值lambda1和lambda2，并利用它们来估计该窗口内是否存在角点。
5. 当特征值的最小值大于一个预定义的阈值时，我们将其视为角点。

请注意，当处理大型图像时，计算M矩阵和特征值可能会变得非常耗时。因此，为了提高计算效率，通常会使用一些优化技术来加速计算。

希望这个回答可以帮到您！