MATLAB角点检测（Susan），对于研究角点检测的人来说很有用，欢迎下载

个人总结的Harris角点检测的算法推导、具体步骤和源代码。

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基于FPGA实现了一种自适应阈值Harris角点检测，用于解决低成本ARM处理器无法实时检测到目标角点的问题。该算法首先对整帧像素点进行预筛选，将筛选通过的点进行Harris角点检测，通过设置容忍距离剔除伪角点，得到最终角点并通过LCD屏实时显示。采用自适应阈值方法来解决单一阈值不适应于多样化环境的问题，使每帧（分辨率为480×272）都能检测到大约120个角点，在低成本FPGA芯片Spartan6 XC6SLX45上验证实现。实验结果表明，该实现方法处理速度为115 f/s，能高效准确地检测到目标角点，满足精度、稳定性和实时性要求。

针对Harris角点检测算法计算量大导致实时性差的难题，提出了一种基于FPGA的快速Harris角点检测技术。利用FPGA并行处理的特点，将整幅图像分为两块后并行处理，对其中分解得到的每一块图像采用流水线处理，并将流水线结构分为导数生成器、高斯滤波、角点响应R值计算、非极大值抑制四级，且对流水线每一级中涉及到的复杂乘法运算转换为精简的移位及加法或减法运算，最终实现对目标的实时角点检测。实验结果表明，对于分辨率为1 024×1 024的图像，达到了每帧6.809 ms的角点提取速度，与基于FPGA传统结构的Harris角点检测算法相比，速度提高了近一倍，极大提升了算法的实时性，具有较强的工程实用价值。

Harris角点检测的FPGA快速实现方法

角点检测代码matlab 使用OpenCVChArUco拐角检测 1引言 Python OpenCV拐角检测功能，用于检测标记和拐角。 该代码查找棋盘角点坐标，并使用标记（QR码）查找找到的角点的ID。 该项目还支持通过Matlab调用拐角检测。 脚本可提供实时和静态图像可视化，以及图像组的角点检测率。 这些脚本已完成，目的是进行摄像机校准，因此目标是找到并标识角坐标。 脚本的预期输出是以像素为单位的角坐标（x，y）及其对应的ID（从0到N-1）。 2安装 安装Python 3.6。 在开发过程中，使用了Python 3.6.1版。 克隆存储库并安装Python依赖项 git clone https://github.com/pettod/charuco-corner-detection.git cd charuco-corner-detection pip install -r requirements.txt 3用法 3.1设置正确的ChArUco参数 Python脚本具有一些特定的常数值，这些常数定义了在给定的ChArUco校准板上检测标记所需的参数。 检查详细信息以定义您的Ch

从摄像头读取数据，利用不同方法检测角点并画在图像上，结束时显示fps。

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角点检测代码matlab 写意超声 该存储库包含王重云硕士论文的脚本和源文件：用于质量检测和重建的自主超声扫描 C ++文件夹包含用于单摄像机aruco跟踪，立体三角剖分和体积重建的源代码和配置文件。 文件夹同步包含用于数据同步的四个不同的python脚本。 Matlab文件夹包含用于摄像机校准，运动学校准和转角优化的源代码。