harris角点检测 matlab版本，一共2个文件，都可以运行的，别忘了自己测试的时候修改一下图像的路径和名字
2022-02-08 09:28:30
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一种改进的CSS角点检测附加算法说明paper-corner.m
RT 好使~实在不好意思，paper好大，有人想要可以留下邮箱~
2022-01-02 16:44:58
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边缘检测：1.Roberts算子2.Prewitt算子3.Sobel算子4.Laplacian算子5.Canny函数代码如下：结果图如下RobertsprewittLaplaciancannySobel_vsobel_h设计检测具有特定角度边缘的算子；检测具有45o角的边缘的3×3算子；检测具有45o角的边缘的5×5算子；这里我使用的是prewitt模板3x3代码如下：5x5代码如下角点检测这里是对原图及它旋转变换后的图像进行角点检测图像如下原图：角点检测后：旋转后的角点检测：使用cv2.goodFeaturesToTrack()检测角点道理一样下面给出代码（结果图就不放了）：
2021-12-30 09:19:35
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提出了一种改进的角点检测算法。本着好的算法不依赖于人为干涉的思想,在 SUSAN算子基础上,通 过对图像灰度值和对比度分析,提出灰度阈值 t和比较函数 C的快速自适应选取。针对 SUSAN算法中对某些 特殊型角点检测会失败的情况,构造一种针对 SUSAN圆形模板的二圆环模板,对一些与边缘点难以区分的角 点进行检测。试验表明,改进的算法近一步提高了检测的准确性。
2021-12-20 20:14:14
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文章目录1、Harris角点检测1.1 基本概念1.2 数学表达2、实现与测试2.1 代码2.2 运行结果2.3 参数变化2.3.1 其他不变，改变k（此时sigma=3）2.3.2 其他不变，改变sigma（k=0.04）
1、Harris角点检测
1.1 基本概念
角点：窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化。
1.2 数学表达
将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v)：
那么，如何求解平移后的图像灰度I(x+u,y+v)，以及灰度变化E(u,v)呢？
将I(x+u, y+v)函数在(x, y)处泰勒展开，得：
则可求得灰度变化:
于是对于局部微小的移动量 [u,v
2021-12-16 18:50:57
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matlab棋盘格角点检测代码逐步调整内窥镜照相机
这是用于在MATLAB中使用全光相机的工具箱。
功能包括棋盘角检测和全光（光场）摄像机的逐步校准。
安装和样本数据
请参阅“如何使用.ppt”以获取安装和使用说明。
样本数据
引用
如果您发现我们的代码有用，请引用我们的论文。
@article{
LiuXie,
Author
=
{Liu,
Qingsong
and
Xie,
Xiaofang
and
Zhang,
Xuanzhe
and
Tian,
Yu
and
Li,
Jun
and
Wang,
Yan
and
Xu,
Xiaojun},
Title
=
{Stepwise
calibration
of
plenoptic
cameras
based
on
corner
features
of
raw
images},
Journal
=
{Applied
Optics},
Volume
=
{59},
Number
=
{14},
Pages
=
{4209-4219},
Year
=
{2020}
}
2021-12-14 05:56:15
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边缘检测：
1.Roberts算子
2.Prewitt算子
3.Sobel算子
4.Laplacian算子
5.Canny函数
代码如下：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread('lenna.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('origin', image)
h, w = image.shape # 获取图像的高度和宽度
# Roberts算子
kernelx = np.array([[-1, 0], [0, 1]], dt
2021-12-09 16:20:58
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1. 使用 Canny 边缘检测器找到边缘图像。
2.从边缘图像中提取边缘（曲线）： 2a. 如果它们在一个范围内，则填充间隙并选择长边， 2b. 找到 T 形接头并将它们标记为 T 形角。 2c。 获取每个选定边 ${\Gamma}$ 的“状态”作为“循环”或“线”。
3. 使用小宽度高斯核平滑 ${\Gamma}$ 以去除量化噪声和琐碎的细节。 这种小规模的高斯平滑也提供了很好的角定位。
4. 在平滑曲线 ${\Gamma_s}$ 的每个点，按照 CPDA 技术使用三个不同长度的弦计算三个离散曲率。
5.在${\Gamma_s}$的每个点上找到三个归一化的曲率，然后将它们相乘得到曲率积。
6. 找到绝对曲率积的局部最大值作为候选角点，并通过与曲率阈值${T_h}$ 比较去除弱角点。
7. 计算上一步得到的每个候选角的角度，并与角度阈值${\delta}$ 进行比较以去除假
2021-12-05 18:05:30
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