HARRIS角点的MATLAB代码，用于图像拼接特征点检测

由于是最简单最基础的角点检测算法，所以角点不太规则时检测会有误，适合初学者，本人也是初学者，共勉吧

一个焦点检测程序，有界面！！！！！！带有图片

角点检测代码matlab 细胞计数器 Cell Counter程序在用Alexa 488对胸腺嘧啶二聚体进行免疫细胞化学染色后，检测细胞数量并量化HeLa细胞中每个细胞的平均荧光强度。用于分析的图像通过CCD相机的落射荧光成像收集。 该程序选择背景上方的明亮区域（损坏的细胞核）。 然后，程序将量化每个单元格中的荧光强度，排除任何亮区（由于非特异性荧光团聚），将所有单元格的总荧光强度取平均值，并对存在的单元格计数。 但是，它可以适用于量化图像中明亮的大致球形区域的平均强度。 它是用Matlab编写的，至少与Matlab 2010及更高版本兼容。 参考 此代码用于分析的数据。 如何使用脚本 输入 该脚本包含几个可调参数。 图像的名称由名称字符串设置。 name = ' example.png ' ; 通过调整变量x和y选择包含损坏的单元格的图像区域，该变量与Matlab输出图1（图1A）中所示的边界框左上角的坐标相对应。 边界框的长度由xsize和ysize参数设置。 % box x = 70 ; y = 25 ; xsize = 290 ; ysize = 295 ; 同样在图1中是一个

基于harris算子角点检测经典完整的算法程序。非基于opencv平台，对初学者很有帮助

Harris角点检测原理与流程

1. 使用 Canny 边缘检测器查找边缘图像。 2.从边缘图像中提取边缘： 一种。 如果它们在一个范围内，则填充间隙并选择长边， 湾找到 T 形接头并将它们标记为 T 形角。 3. 用仿射长度参数化每条边。 4. 对于每个参数化的边，在 {σm, σm+1, σm+2} 中以适当的比例计算绝对曲率，并通过将曲率最大值与 {tm, tm+1, tm 中边的相应曲率阈值进行比较来确定角+2} 和相邻的最小值。 5.考虑一点点，将角点向下跟踪到最低比例邻里，以提高本地化。 6. 在考虑相同邻域大小的情况下，以最低比例进一步跟踪原始边缘上的角点。 7. 删除多次出现的相同角点，将 Tcorners 与跟踪的角点进行比较，并添加那些远离检测到的角点的 T 角。

Curvature Scale Space，用于角点检测，效果优于Harris，Susan等角点检测算法。

对Harris算法的理解 程序的目标和功能 明确编程框架和模块功能 编写各模块子程序

分别对两幅图寻找两幅图中的最大特征值点。然后使用你n*n的模板进行特征点匹配。调整阈值可以得到很好匹配效果。