MATLAB实现快速角点检测算法FAST

以下是使用Matlab实现角点检测的源代码，代码中包含了详细注释，适合初学者学习和理解。通过该示例，您可以掌握如何使用Matlab进行图像处理，特别是角点检测算法的应用。 % 角点检测示例代码 % 适用于Matlab环境 % 读取图像 I = imread('input_image.jpg'); I_gray = rgb2gray(I); % 转为灰度图 % 使用Harris角点检测 corner_strength = corner(I_gray, 'Harris'); % 显示结果 imshow(I); hold on; plot(corner_strength(:,1), corne

这份MATLAB源代码实现了FAST特征点检测算法，注意这不是MATLAB自带的函数。你可以直接运行testMyFAST.m来查看实现效果，myFAST文件中包含了详细的FAST特征点检测算法源码及其注释。

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。

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。

这个压缩包整理了快速角点检测的代码，涵盖了Matlab、C++、OpenCV的实现，同时包括了相关的文献和代码使用说明，非常适合初学者使用。

人体骨骼关键点检测算法在计算机视觉领域应用广泛，包括自动驾驶、姿势估计、行为识别等。由于人体的柔韧性和遮挡等因素影响，人体骨骼关键点检测极具挑战性。算法主要分为单人2D、多人2D、3D关键点检测。Heatmap方法用概率图表示关键点位置，越接近关键点位置，概率越高。

crossdet用于识别输入信号中超过阈值或零的第一个点，并返回其数值及位置。该算法要求信号数据为实值元素的行或列向量。

利用Matlab编写边缘检测算法，包括Sobel、Prewitt等方法。这些算法能够有效地识别图像中的边缘特征，为图像处理提供了重要工具。