Matlab 视频采集 图像类型转换 角点检测（附：样本视频）

有一篇关于harris角点检测在彩色图像中的应用论文，还有在matlab上实现的程序。

在opencv基础上运用到harris 角点检测 原理，对图像的角点进行检测，里面包括调用opencv中的角点检测和自己写的函数，里面有简单的注释。

文章目录1. 角点检测Harris角点检测Shi-Tomasi角点检测2.特征匹配KNNORB3. 图片拼接4.图像插值 1. 角点检测 Harris角点检测 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img=cv2.imread('timg.jpg') #原图为彩色图，可将第二个参数变为0，为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 输入图像必须是float32， 最后一个参数[0.04,0.06] gray = np.float32(gra

3种边缘检测算法+2种角点检测。GUI操作方便，亲编实测，绝对可用。

实现对图像的角点检测，编写Python程序能够对输入图像进行角点检测 适用于学习计算机视觉入门知识的同学，本次代码能够对输入的test.jpg图像进行角点检测，还实现了不同检测方法的选择，包含调用opencv的方法与直接代码实现，

用opencv实现人脸检测，以及眼睛、鼻、嘴的检测和角点检测，包括源代码，参考文献和一个说明文档。 用opencv实现人脸检测，以及眼睛、鼻、嘴的检测和角点检测，包括源代码，参考文献和一个说明文档。

Susan角点检测python实现（边缘检测、角点检测、重心计算、非极大值抑制）

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精确标定能够发挥出聚焦型光场相机在场景重建和非接触测量等方面的作用。而标定精度提升的关键之一在于精确的特征提取算法。为了提升特征检测的精度和效率,提出一种基于原始图的棋盘格角点检测算法。利用稳健的角点检测算子对原始图角点进行检测,并利用二维角点与三维光场圆域特征的对应关系进行角点筛选。然后,利用图像一致性对角点进行亚像素优化。进行了仿真角点检测实验和仿真标定实验,并基于R29聚焦型光场相机得到的重建角点进行了距离测量实验。实验结果表明,所提角点检测算法的精度高于现有算法,并证明了基于所提角点检测方法的标定算法能够得到更加精准的结果。