harris角点检测应用matlab实现

Harris角点检测是一种常用的图像特征检测算法，在MATLAB中可以利用其内置函数`cornerHarris`来实现。这个方法基于图像局部区域的灰度梯度矩阵，计算出每个像素点周围区域的 Harris 矩阵，然后通过计算矩阵的特征值来确定该点是否为显著的角点。

以下是简单的步骤：

1. 导入所需库：

% 加载图像
img = imread('your_image_file.jpg');

2. 对图像进行灰度化处理：

gray_img = rgb2gray(img);

3. 计算图像的梯度：

Ix = gradient(gray_img, 1); % 横向梯度
Iy = gradient(gray_img, 0); % 纵向梯度

4. 使用 `cornerHarris` 函数：

响应图 = cornerHarris(Ix, Iy, 'CellSize', [5 5]); % 设置邻域大小

5. 设置阈值并提取角点：

threshold = 0.01*max(entropy(responses)); % 可调整阈值
locations = bwareaopen(find(responseMap > threshold), 5); % 过滤掉小区域

6. 最后，你可以通过 `image` 和 `plot` 函数来查看原始图像和检测到的角点：

figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), plot(locations, [], 'r.', 'MarkerSize', 8), axis equal, title('Detected Corners');