请使用MATLAB写一个使用角点检测算法检测图像中的角点，并选择得分高于给定阈值的角点的代码

以下是使用Harris角点检测算法在MATLAB中检测图像中的角点的示例代码：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 指定角点检测算法参数
sigma = 1; % 高斯滤波器的标准差
threshold = 0.01; % 阈值，用于过滤低得分的角点
k = 0.04; % Harris角点响应函数的参数

% 使用Harris角点检测算法检测角点
corners = detectHarrisFeatures(grayImg, 'FilterSize', 5, 'Sigma', sigma, 'Threshold', threshold, 'K', k);

% 显示原始图像和检测到的角点
imshow(img); hold on;
plot(corners.selectStrongest(50));

在这个示例中，我们首先读入一张彩色图像，然后将其转换为灰度图像。然后，我们指定Harris角点检测算法的参数，包括高斯滤波器的标准差、阈值和Harris角点响应函数的参数。最后，我们使用`detectHarrisFeatures`函数检测图像中的角点，并使用`selectStrongest`方法选择得分最高的50个角点进行显示。

请注意，阈值是一个重要的参数，用于过滤低得分的角点。如果阈值设置得太高，可能会导致角点被漏检；如果阈值设置得太低，可能会导致检测到大量的噪声点。因此，需要根据具体应用场景进行调整。