经典harris角点检测的应用探讨

Harris 角点检测的 MATLAB 程序还挺适合做入门学习用的。图像特征提取里的老牌方法，思路简单清晰，跑起来效果也比较稳。像你要搞图像配准、人脸识别或者机器人定位这些，角点找得准不准，直接影响后面整个流程。这个资源写得还行，步骤清楚，像高斯滤波、求导、特征值分解这些操作都能在里面找到，逻辑清晰。 嗯，代码里做了非极大值抑制和响应阈值判断，也就是说不是只找到了角点，还把“有用的”给筛出来了。比较方便的是，它还能把结果输出成 TXT 文件，你后续拿来做匹配、画图、调参都挺顺手的。 你要是正好在搞特征点提取这一块，这套代码蛮值一试。配合着看看 SIFT、DOG 和 LBP，横向对比下思路和效果

介绍了两种改进后的角点检测算法：HARRIS和SUSAN。这些算法在计算机视觉领域中具有重要意义，并提供了相应的代码文档。

这是一个带有用户界面的焦点检测程序，可用于处理图片。

该算法在matlab平台上实现了susan角点检测，有效提升了检测精度和效率。

GitHub存储库专注于从自然图像或文档中提取文本的角点检测和文字识别。涵盖了多种稳健文本检测方法，如边缘增强的最大稳定极端区域（MSER）、笔划宽度变换（SWT）、文本验证（FFT和PCA），并提供了论文引用和实现的详细说明。支持的编程语言包括cpp（xcode）和cpp（g ++）。该资源帮助开发者实现在复杂场景下的文本检测和提取。

使用OpenCV进行ChArUco角点检测，支持Python和Matlab环境。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。项目支持实时和静态图像可视化，适用于摄像机校准。

matlab角点检测matlab线粒体追踪该存储库包含用于分析秀丽隐杆线虫单细胞胚胎中线粒体流动的代码。具体包括四个脚本： mito_track.py ：使用OpenCV库进行角点检测和流量估计，生成包含所有跟踪点坐标的多个.csv文件。 coord_process.R ：估计膜的位置、方向及到跟踪点的膜的距离。 plot.R ：生成图S1A和S3E-H中相同的图所需代码。 Mito_membrane_distance.m ：计算图2G和S2F中使用的线粒体与膜之间超过360度的距离。依赖关系：Python = 3.7.2、open-cv = 4.1.2.30、numpy = 1.17.4、t

角点检测Matlab代码涵盖了计算机视觉的基础知识，包括坎尼边缘检测、哈里斯角点检测、SIFT、GHT和RANSAC算法。这些工具不仅限于基础概念，还涉及到聚类方法和3D物体识别。代码框架由Minh Nhat Vu根据ACIN的原始代码改编，已获得MIT许可证授权。

FAST是一种经典的特征点快速检测算法，我在网上找到了这个MATLAB程序，现在分享给大家。