matlab corners函数
时间: 2023-11-02 08:06:48 浏览: 38
`corners` 函数是 MATLAB 中用于检测图像中角点的函数,其语法为:
```
C = corners(I,nCorner,maxR,th)
```
其中,
- `I`:输入的灰度图像;
- `nCorner`:要检测的角点的数量;
- `maxR`:角点的最大距离;
- `th`:角点响应函数的阈值。
函数的输出为 `C`,即检测到的角点的坐标。可以通过 `imshow` 函数来显示检测到的角点。
需要注意的是,`corners` 函数使用的是 Harris 角点检测算法,该算法基于图像在不同方向上的灰度变化率,来寻找图像中的角点。因此,对于不同的图像,可能需要调整参数才能得到最佳的结果。
相关问题
matlab corners
Matlab提供了Corner函数来检测图像中的角点。Corner函数的语法如下:
```
C = corner(I)
C = corner(I, 'method')
C = corner(I, 'method', num)
```
其中,I是输入的图像,method是角点检测算法名称,num是要检测的角点数量。
常用的角点检测算法包括Harris、Minimum eigenvalue、Shi-Tomasi等。默认情况下,Corner函数使用Harris算法来检测角点。
下面是一个使用Corner函数检测角点的简单示例:
```
I = imread('image.jpg');
C = corner(I);
imshow(I);
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'r*');
```
这个代码会显示原始图像,并在检测到的角点周围绘制红色的星号。
MATLAB harris响应函数代码
MATLAB中实现Harris响应函数的代码如下:
```matlab
function corners = harrisCornerDetection(image, threshold)
% 计算图像的梯度
[Ix, Iy] = gradient(double(image));
% 计算H矩阵的三个分量
Ix2 = Ix .* Ix;
Iy2 = Iy .* Iy;
Ixy = Ix .* Iy;
% 对H矩阵进行高斯模糊
sigma = 2;
g = fspecial('gaussian',3 * sigma, sigma);
Ix2_smoothed = imfilter(Ix2, g, 'replicate');
Iy2_smoothed = imfilter(Iy2, g, 'replicate');
Ixy_smoothed = imfilter(Ixy, g, 'replicate');
% 计算H矩阵的每个像素的响应函数值
k = 0.04;
R = (Ix2_smoothed .* Iy2_smoothed - Ixy_smoothed.^2) - k * (Ix2_smoothed + Iy2_smoothed).^2;
% 使用阈值筛选出角点
corners = R > threshold;
end
```