角点内图像

这是一个基于Matlab编写的角点探测程序，可用于后续的角点匹配和三维重构需求。

使用 GDIST 界面，轻松查看二维图像中两点的坐标、距离和方位角。在图形打开时，在命令窗口输入“gdist”即可启动工具。单击起点，按住并拖动鼠标到终点，松开即可。距离单位与图形轴相同，方位角以地理度数显示。

如果您需要在一个2D凸多边形内生成均匀分布的随机点，可以利用MATLAB的randPolygone函数。该函数基于randTriangle来处理三角形，并确保多边形内的每个区域都有相同的采样机会。以下是一些示例：三角形=[0,0;10,0;2,3]; 洛桑奇=[0,0;2,1;0,2;-2,1]; 卡雷=[0,0;2,0;2,2;0,2]; 六边形=[0,0;10,1;30,8;20,8;0,5]; 十二角形顶=[cos(linspace(0,2pi,13))', sin(linspace(0,2pi,13))']; 十二角形=rTriangle=randPolygone(十二角形顶,1e4)

检验测试点是否位于三角体积内，无需面法线方向的假设。该代码采用简单算法，并已进行速度优化，有详尽文档记录。

在Matlab中读取三维文档，使用.ply格式，包含点、三角面和颜色信息。通过合适的函数和方法，可以高效加载和处理这些数据，以便进行后续分析和可视化。

MATLAB图像处理中实现角平分线的直线识别。

利用Matlab编写Moravec和Forstner算子分别提取图像中的特征点，取得了良好的效果。

通过MATLAB对二维图像进行分析，可以有效地定位出像素变化明显的角点。角点是图像中纹理变化剧烈的区域，常用于图像匹配、目标跟踪和三维重建等计算机视觉任务。在MATLAB中，可以通过梯度计算或使用现有的函数（如Harris角点检测）来提取这些关键点，从而实现精确的图像定位和目标识别。

在图像处理中，编写函数代码以计算散点的切线角度。

测试点“testPt”是否在一组点“pts”的凸包内，利用线性程序求解。这种方法适用于高维空间且速度快。相较于计算凸包的方法，如John D'Errico的inhull功能，在小尺寸数据上表现良好。然而，对于高维情况，线性规划方法更为有效。此外，代码提供了验证点是否在凸包内的方法，即使用向量“weights”，使得testPt = pts * weights，其中sum(weights)=1且weights≥0。