亚像素点角点检测matlab实现

亚像素级Harris角点检测是一种常用的计算机视觉算法，MATLAB提供了实现该算法的函数。下面是一个亚像素级Harris角点检测的MATLAB实现的例子：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算Harris角点响应函数
harris_response = cornermetric(gray_img);
% 选择角点
corners = imregionalmax(harris_response);
% 显示角点
imshow(img);
hold on;
[row, col] = find(corners);
plot(col, row, 'r*');

上述代码中，首先读取了一张测试图片，然后将其转换为灰度图像。接着，使用cornermetric函数计算Harris角点响应函数，然后使用imregionalmax函数选择角点。最后，使用plot函数将角点在原图上标出。

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亚像素点角点检测matlab

亚像素级别的Harris角点检测是一种常用的计算机视觉算法，MATLAB提供了很多函数来实现这个算法。下面是一个基于MATLAB的亚像素级别的Harris角点检测的示例代码：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算Harris角点响应函数
harris_response = cornermetric(gray_img);

% 选择角点
corners = imregionalmax(harris_response);

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

在这个示例中，我们首先读取了一张测试图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，我们使用MATLAB的cornermetric函数计算Harris角点响应函数。然后，我们使用MATLAB的imregionalmax函数选择角点。最后，我们使用MATLAB的imshow和plot函数显示结果。

亚像素角点检测matlab

以下是使用MATLAB进行亚像素级Harris角点检测的步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 计算图像的梯度。

[Ix, Iy] = gradient(double(gray_img));

3. 计算Harris矩阵中的三个参数：Ix^2，Iy^2和IxIy。

Ix2 = Ix.^2;
Iy2 = Iy.^2;
IxIy = Ix.*Iy;

4. 对Harris矩阵进行高斯滤波。

sigma = 2;
g = fspecial('gaussian', max(1, fix(6*sigma)), sigma);
Ix2 = imfilter(Ix2, g, 'same');
Iy2 = imfilter(Iy2, g, 'same');
IxIy = imfilter(IxIy, g, 'same');

5. 计算每个像素的响应函数R。

k = 0.04;
R = (Ix2.*Iy2 - IxIy.^2) - k*(Ix2 + Iy2).^2;

6. 对R进行非极大值抑制。

radius = 3;
maxima = ordfilt2(R, radius^2, ones(radius));
R = (R == maxima) & (R > 0);

7. 找到亚像素级角点。

C = cornermetric(R);
[r, c] = find(R & C == max(C));
subpixel_r = zeros(size(r));
subpixel_c = zeros(size(c));
for i = 1:length(r)
    M = [sum(Ix2(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1)) sum(IxIy(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1)); ...
         sum(IxIy(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1)) sum(Iy2(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1))];
    b = [-sum(Ix(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1).*...
              (Ix2(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1)+Iy2(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1))); ...
         -sum(Iy(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1).*...
              (Ix2(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1)+Iy2(r(i)-1:r(i)+1, c(i)-1:c(i)+1)))];
    v = pinv(M)*b;
    subpixel_r(i) = r(i) + v(2);
    subpixel_c(i) = c(i) + v(1);
end

8. 在图像中显示角点。

imshow(img);
hold on;
plot(subpixel_c, subpixel_r, 'r+', 'MarkerSize', 5);