请给我一个检测彩色图片的Harris角点的Matlab程序
时间: 2023-02-07 11:15:51 浏览: 92
这里是一个使用 Matlab 检测彩色图片中的 Harris 角点的程序:
```
% 读取彩色图片
im = imread('image.jpg');
% 将图片转换为灰度图
im_gray = rgb2gray(im);
% 计算 Harris 角点
corners = detectHarrisFeatures(im_gray);
% 在原图上绘制角点
imshow(im); hold on;
plot(corners.selectStrongest(50));
```
希望这能帮到你!
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请给我一个检测Harris角点的Matlab程序
好的,下面是一个在 Matlab 中检测 Harris 角点的程序:
```
% 读入图像
I = imread('image.jpg');
% 计算图像的梯度
[Ix, Iy] = gradient(double(I));
% 计算 Harris 矩阵的元素
Ix2 = Ix .* Ix;
Iy2 = Iy .* Iy;
Ixy = Ix .* Iy;
% 创建模糊窗口
h = fspecial('gaussian', 9, 1.5);
% 计算每个像素的 Harris 矩阵
Sx2 = imfilter(Ix2, h, 'replicate');
Sy2 = imfilter(Iy2, h, 'replicate');
Sxy = imfilter(Ixy, h, 'replicate');
% 计算 Harris 响应
k = 0.04;
R = (Sx2 .* Sy2 - Sxy.^2) - k * (Sx2 + Sy2).^2;
% 将 Harris 响应阈值化
threshold = 0.1 * max(R(:));
R = R > threshold;
% 在图像上显示 Harris 角点
imshow(I); hold on;
plot(R, 'r.');
```
希望这能帮到你!
给我一个基于matlab的harris角点检测代码
以下是一个基于MATLAB的Harris角点检测代码示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
gray = rgb2gray(img);
% 计算图像的x、y方向梯度
dx = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1];
dy = dx';
Ix = conv2(double(gray), dx, 'same');
Iy = conv2(double(gray), dy, 'same');
% 计算每个像素的差异
w_size = 3;
sigma = 1;
R = zeros(size(gray));
for i = 1:size(gray, 1)
for j = 1:size(gray, 2)
M = zeros(2, 2);
for u = -w_size:w_size
for v = -w_size:w_size
if i+u <= 0 || j+v <= 0 || i+u > size(gray,1) || j+v > size(gray,2)
continue;
end
M(1,1) = M(1,1) + Ix(i+u, j+v)^2;
M(1,2) = M(1,2) + Ix(i+u, j+v)*Iy(i+u, j+v);
M(2,1) = M(2,1) + Ix(i+u, j+v)*Iy(i+u, j+v);
M(2,2) = M(2,2) + Iy(i+u, j+v)^2;
end
end
R(i,j) = det(M) - 0.04*(trace(M)^2);
end
end
% 非极大值抑制
threshold = 0.01*max(max(R));
R_nms = R;
for i = 2:size(gray,1)-1
for j = 2:size(gray,2)-1
if R_nms(i,j) < threshold
continue;
end
if R_nms(i,j) > R_nms(i-1,j-1) && R_nms(i,j) > R_nms(i-1,j) && R_nms(i,j) > R_nms(i-1,j+1) && ...
R_nms(i,j) > R_nms(i,j-1) && R_nms(i,j) > R_nms(i,j+1) && ...
R_nms(i,j) > R_nms(i+1,j-1) && R_nms(i,j) > R_nms(i+1,j) && R_nms(i,j) > R_nms(i+1,j+1)
continue;
end
R_nms(i,j) = 0;
end
end
% 显示角点
[x,y] = find(R_nms > 0);
imshow(img);
hold on;
plot(y,x,'r+');
```
请注意,此代码示例仅用于说明如何实现Harris角点检测算法。在实际应用中,需要根据数据集的特点进行参数调整和优化。