基于matlab进行图片角点检测

可以使用MATLAB内置函数`detectHarrisFeatures`进行图片角点检测。以下是示例代码：

% 读取图片
img = imread('example.jpg');

% 将图片转为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 设置Harris角点检测器参数
harrisDetector = vision.HarrisDetector('FilterSize', 3, 'K', 0.04);

% 进行角点检测
points = step(harrisDetector, grayImg);

% 可视化角点
imshow(img);
hold on;
plot(points.selectStrongest(100));

在上面的示例代码中，我们首先读取了一张图片，然后将其转为灰度图。接着，我们使用`vision.HarrisDetector`创建了一个Harris角点检测器，并设置了一些参数。最后，我们调用`step`方法进行角点检测，并使用`selectStrongest`方法选出最强的100个角点进行可视化。

相关问题

基于matlab的灰度图角点检测代码

以下是基于 MATLAB 的灰度图角点检测代码示例：

% 读入灰度图像
img = imread('lena.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 检测角点
corners = detectHarrisFeatures(gray_img);

% 可视化角点
imshow(gray_img);
hold on;
plot(corners.selectStrongest(50));

这段代码使用了 Harris 角点检测算法来检测灰度图像中的角点，并使用 `selectStrongest` 函数选择了最强的 50 个角点进行可视化展示。你可以将图片路径替换成你需要检测的图片路径，也可以调整选择的角点数量。

Matlab对图片先进行Canny边缘检测再Harris角点检测

以下是Matlab代码实现：

1. 对图片进行Canny边缘检测

img = imread('example.jpg'); % 读入图片
gray = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
edges = edge(gray, 'canny'); % Canny边缘检测
imshow(edges); % 显示边缘图像

2. 对Canny边缘图像进行Harris角点检测

img = imread('example.jpg'); % 读入图片
gray = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
edges = edge(gray, 'canny'); % Canny边缘检测
corners = detectHarrisFeatures(edges); % Harris角点检测
imshow(edges); hold on;
plot(corners.selectStrongest(50)); % 显示检测到的50个最强角点

其中，`detectHarrisFeatures`是Matlab自带的Harris角点检测函数，`corners.selectStrongest(50)`表示选取最强的50个角点进行显示。