角点处理

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。

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。

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。

MATLAB图像处理中实现角平分线的直线识别。

五点均值法的 MATLAB 程序，挺适合拿来做数据平滑的。你要是常跟振动信号打交道，应该知道，采集回来的数据常常带着不少噪声毛刺。直接看图像，乱七八糟一堆小刺，根本看不清主干走势。这段程序就是干这事的——用五点滑动平均来给你把这些毛刺干掉。 用的是比较常见的最小二乘法原理，核心思想就是拿一小段数据做个线性拟合，滑过去的时候一边算一边平滑。说白了，就是把数据里的尖刺磨平，让图线更顺滑。效果挺自然的，不像某些滤波一刀切那么生硬。 调用也不复杂，一般你只需要喂一组原始数据进去，它就能帮你得服服帖帖的。要是你做过 FFT 或者信号包络提取，那就更能感受到它的价值。图一画，差距立马显现出来。 你还可以参

利用 Python 平台，读取并三维可视化 LAS 点云数据。通过调用第三方库为每个点构建 KD 树，实现高效的点云数据处理，实验证明该方法效率较高。

展示园角窗体样式

三角形方法最初由Zack等人（1977年）提出，用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低（或最高，具体取决于上下文）值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0，并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。

螺纹的螺纹升角这个话题，听起来有点硬核，但其实挺实用的。是搞机械视觉或图像的朋友，经常得和这些几何参数打交道。页面上资源不多，但有个配套的MATLAB 螺纹识别源码，用起来还挺方便，适合初学者练练手。 图像的那段源码，嗯，用的是MATLAB，界面简洁、逻辑清晰，适合搞识别算法的你直接拿来测试。比如识别螺纹的时候，就可以根据升角来判断其结构特征，匹配效率挺高的，速度也还不错。 另外还挖到几个有意思的相关资源，比如复杂工况下螺纹连接力矩预测，用的是人工智能那一套，适合搞工业 IoT 或预测维护方向的参考下。顺手还有个MATLAB 角点探测的源码，也蛮适合视觉的。 不过得注意，部分资源页面有点老，下

复数的辐角计算用angle函数挺方便的，直接给个复数Z，它就能算出辐角，返回的是弧度值哦。用法简单：P = angle(Z)，一般拿来画相位图啥的比较多。如果你平时搞MATLAB绘图或者信号，用它挺顺手的，代码也简洁，看着清爽，响应也快。