分析这段代码的错误% 读取图像 img = imread('right01.jpg'); % 将图像转换为灰度图像 if size(img,3) == 3 img_gray = rgb2gray(img); else img_gray = img; end % 计算Harris响应函数 sigma = 2; % 高斯滤波的标准差 k = 0.04; % Harris响应函数的参数 window_size = 3; % 窗口大小 dx = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1]; % 求导模板 dy = dx'; Ix = conv2(double(img_gray), dx, 'same'); Iy = conv2(double(img_gray), dy, 'same'); % 计算矩阵M的三个分量 Ix2 = Ix.^2; Iy2 = Iy.^2; Ixy = Ix.*Iy; % 对M的三个分量进行高斯滤波 g = fspecial('gaussian', window_size, sigma); Ix2 = conv2(Ix2, g, 'same'); Iy2 = conv2(Iy2, g, 'same'); Ixy = conv2(Ixy, g, 'same'); % 计算Harris响应函数R R = (Ix2.Iy2 - Ixy.^2) - k(Ix2 + Iy2).^2; % 选择阈值并进行非极大值抑制 threshold = 0.01; % 阈值 R_max = imregionalmax(R); % 找到局部最大值 R_max(R < threshold*max(R_max(:))) = 0; % 去除低于阈值的响应 % 绘制角点 [y,x] = find(R_max); figure(1), imshow(img), hold on plot(x,y,'r+'); % 绘制白色角点 img_corners = uint8(zeros(size(img_gray))); for i = 1:length(x) img_corners(y(i), x(i)) = 255; end figure(2), imshow(img_corners);

时间: 2023-08-29 10:04:25 浏览: 39
这段代码存在以下错误: 1. 在计算Harris响应函数时,乘号应该用.*而不是.。 2. 在计算Harris响应函数时,k(Ix2 + Iy2).^2应该改为k*(Ix2 + Iy2).^2。 3. 在选择阈值并进行非极大值抑制时,应该先对R进行归一化处理,而不是使用max(R_max(:))。 下面是修改后的代码: ```matlab % 读取图像 img = imread('right01.jpg'); % 将图像转换为灰度图像 if size(img,3) == 3 img_gray = rgb2gray(img); else img_gray = img; end % 计算Harris响应函数 sigma = 2; % 高斯滤波的标准差 k = 0.04; % Harris响应函数的参数 window_size = 3; % 窗口大小 dx = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1]; % 求导模板 dy = dx'; Ix = conv2(double(img_gray), dx, 'same'); Iy = conv2(double(img_gray), dy, 'same'); % 计算矩阵M的三个分量 Ix2 = Ix.^2; Iy2 = Iy.^2; Ixy = Ix.*Iy; % 对M的三个分量进行高斯滤波 g = fspecial('gaussian', window_size, sigma); Ix2 = conv2(Ix2, g, 'same'); Iy2 = conv2(Iy2, g, 'same'); Ixy = conv2(Ixy, g, 'same'); % 计算Harris响应函数R R = (Ix2.*Iy2 - Ixy.^2) - k*(Ix2 + Iy2).^2; % 归一化处理并选择阈值进行非极大值抑制 R_max = imregionalmax(R); R_norm = (R - min(R(:))) ./ (max(R(:)) - min(R(:))); threshold = 0.01; R_max(R_norm < threshold) = 0; % 绘制角点 [y,x] = find(R_max); figure(1), imshow(img), hold on plot(x,y,'r+'); % 绘制白色角点 img_corners = uint8(zeros(size(img_gray))); for i = 1:length(x) img_corners(y(i), x(i)) = 255; end figure(2), imshow(img_corners); ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

解决python cv2.imread 读取中文路径的图片返回为None的问题

print(img_pil.size) # 输出图片的尺寸,如果正常读取,将显示图片的宽和高 ``` 如果PIL能够成功读取图片,那么问题可能就在于cv2.imread对中文路径的支持。OpenCV在处理中文路径时可能出现问题,因为它内部的路径...
recommend-type

python读取图片的几种方式及图像宽和高的存储顺序

在读取图像后,可以使用`cv2.imread().shape`获取图像的尺寸,其中返回的元组中,第一个元素表示高度,第二个元素表示宽度,第三个元素(如果存在)表示通道数(通常为3,代表红、绿、蓝三个颜色通道)。 示例代码...
recommend-type

Python Opencv图像处理基本操作代码详解

这篇文档将深入探讨使用Python OpenCV进行图像处理的基本操作,包括图像读取、显示和保存。 1. **图像读取** 使用`cv2.imread()`函数可以从本地文件系统中读取图像。该函数需要两个参数:`filepath`和`flags`。`...
recommend-type

Python实现投影法分割图像示例(一)

在示例代码中,我们读取了一个灰度图像,并获取其高度和宽度信息。 ```python import cv2 import numpy img = cv2.imread('D:/0.jpg', cv2.COLOR_BGR2GRAY) height, width = img.shape[:2] ``` 为了清晰展示分割...
recommend-type

基于stm32+FreeRTOS+ESP8266的实时天气系统

【作品名称】:基于stm32+FreeRTOS+ESP8266的实时天气系统 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】:项目简介 基于stm32F407+FreeRTOS+ESP8266的实时气象站系统,通过物联网技术实时读取天气情况,温度以及自带了一个计时功能。 所需设备 stm32F407,淘晶驰串口屏,ESP8266; 串口屏连接串口3,ESP8266连接串口2,串口1用于打印状态。 实现过程 通过对ESP8266发送AT指令,从服务器读取天气的json数据,然后通过cJSON解码数据,最后FreeRTOS对任务进行管理(FreeRTOS和cJSON有冲突,需要将cJSON申请内存空间的函数替换成FreeRTOS申请内存的函数,每次解码后,一定要释放内存,否则解码会卡死,而且需要把Heap_size设置稍微大一点,推荐设置为4096)
recommend-type

基于嵌入式ARMLinux的播放器的设计与实现 word格式.doc

本文主要探讨了基于嵌入式ARM-Linux的播放器的设计与实现。在当前PC时代,随着嵌入式技术的快速发展,对高效、便携的多媒体设备的需求日益增长。作者首先深入剖析了ARM体系结构,特别是针对ARM9微处理器的特性,探讨了如何构建适用于嵌入式系统的嵌入式Linux操作系统。这个过程包括设置交叉编译环境,优化引导装载程序,成功移植了嵌入式Linux内核,并创建了适合S3C2410开发板的根文件系统。 在考虑到嵌入式系统硬件资源有限的特点,通常的PC机图形用户界面(GUI)无法直接应用。因此,作者选择了轻量级的Minigui作为研究对象,对其实体架构进行了研究,并将其移植到S3C2410开发板上,实现了嵌入式图形用户界面,使得系统具有简洁而易用的操作界面,提升了用户体验。 文章的核心部分是将通用媒体播放器Mplayer移植到S3C2410开发板上。针对嵌入式环境中的音频输出问题,作者针对性地解决了Mplayer播放音频时可能出现的不稳定性,实现了音乐和视频的无缝播放,打造了一个完整的嵌入式多媒体播放解决方案。 论文最后部分对整个项目进行了总结,强调了在嵌入式ARM-Linux平台上设计播放器所取得的成果,同时也指出了一些待改进和完善的方面,如系统性能优化、兼容性提升以及可能的扩展功能等。关键词包括嵌入式ARM-Linux、S3C2410芯片、Mplayer多媒体播放器、图形用户界面(GUI)以及Minigui等,这些都反映出本文研究的重点和领域。 通过这篇论文,读者不仅能了解到嵌入式系统与Linux平台结合的具体实践,还能学到如何在资源受限的环境中设计和优化多媒体播放器,为嵌入式技术在多媒体应用领域的进一步发展提供了有价值的经验和参考。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧

![Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/72f88d4fc1164d6c8b9c29d8ab5ed75c.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBASGFyYm9yIExhdQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. Python字符串为空判断的基础理论 字符串为空判断是Python编程中一项基本且重要的任务。它涉及检查字符串是否为空(不包含任何字符),这在
recommend-type

box-sizing: border-box;作用是?

`box-sizing: border-box;` 是 CSS 中的一个样式属性,它改变了元素的盒模型行为。默认情况下,浏览器会计算元素内容区域(content)、内边距(padding)和边框(border)的总尺寸,也就是所谓的"标准盒模型"。而当设置为 `box-sizing: border-box;` 后,元素的总宽度和高度会包括内容、内边距和边框的总空间,这样就使得开发者更容易控制元素的实际布局大小。 具体来说,这意味着: 1. 内容区域的宽度和高度不会因为添加内边距或边框而自动扩展。 2. 边框和内边距会从元素的总尺寸中减去,而不是从内容区域开始计算。
recommend-type

经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf

本文主要探讨的是"经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf",该研究专注于嵌入式指纹识别技术在实际应用中的设计和实现。嵌入式指纹识别系统因其独特的优势——无需外部设备支持,便能独立完成指纹识别任务,正逐渐成为现代安全领域的重要组成部分。 在技术背景部分,文章指出指纹的独特性(图案、断点和交叉点的独一无二性)使其在生物特征认证中具有很高的可靠性。指纹识别技术发展迅速,不仅应用于小型设备如手机或门禁系统,也扩展到大型数据库系统,如连接个人电脑的桌面应用。然而,桌面应用受限于必须连接到计算机的条件,嵌入式系统的出现则提供了更为灵活和便捷的解决方案。 为了实现嵌入式指纹识别,研究者首先构建了一个专门的开发平台。硬件方面,详细讨论了电源电路、复位电路以及JTAG调试接口电路的设计和实现,这些都是确保系统稳定运行的基础。在软件层面,重点研究了如何在ARM芯片上移植嵌入式操作系统uC/OS-II,这是一种实时操作系统,能够有效地处理指纹识别系统的实时任务。此外,还涉及到了嵌入式TCP/IP协议栈的开发,这是实现系统间通信的关键,使得系统能够将采集的指纹数据传输到远程服务器进行比对。 关键词包括:指纹识别、嵌入式系统、实时操作系统uC/OS-II、TCP/IP协议栈。这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点,即围绕着如何在嵌入式环境中高效、准确地实现指纹识别功能,以及与外部网络的无缝连接。 这篇论文不仅深入解析了嵌入式指纹识别系统的硬件架构和软件策略,而且还展示了如何通过结合嵌入式技术和先进操作系统来提升系统的性能和安全性,为未来嵌入式指纹识别技术的实际应用提供了有价值的研究成果。