用matlab实现对一张图片提取角点，估计单应矩阵，再进行反投影变换

在MATLAB中，实现图片角点检测、单应矩阵估计和反投影变换通常需要以下几个步骤：

1. **角点检测**：
使用`cornerHarris`或`cornerMinEigenVal`函数来检测图像中的关键点（角点）。例如：

   img = imread('your_image.jpg');
   corners = cornerHarris(img, 'CellSize', 3); % 或者其他参数

2. **匹配关键点**：
对于两个图像（比如模板和待搜索的图像），分别检测它们的角点，并可能使用`matchFeatures`函数来寻找相似的对应点。

3. **计算单应矩阵**：
根据匹配的角点对，可以使用RANSAC算法（Random Sample Consensus）来估计单应矩阵。假设我们有两组匹配的点集`srcPoints`和`dstPoints`，可以用`estimateGeometricTransform`函数：

   model = estimateGeometricTransform(srcPoints, dstPoints, 'Projective');

`model`就是单应矩阵，通常是仿射矩阵或透视矩阵。

4. **反投影变换**：
使用`imwarp`函数进行反向的透视变换，将一个图像中的点按照单应矩阵进行逆操作。这里假设`img2`是待变换的目标图像，`corners2`是它的角点，通过`inv(model)`获取单应矩阵的逆，然后：

   warpedCorners = imwarp(corners2, inv(model), 'OutputView', imref2d(size(img)));

`warpedCorners`就是经过反投影变换后的对应角点。