基于Matlab的角点检测与亚像素标定程序

这是一个带有用户界面的焦点检测程序，可用于处理图片。

这是一款由我编写的 Matlab 程序，用于实现数字图像的模板匹配和相关算法，还提供了亚像素算法。 程序包中包含： 源程序 实例图片 模板 模板生成算法 使用方法： 设置路径 打开 threshold 如果您在使用过程中遇到问题，欢迎提问。

本程序利用训练数据集，计算测试数据集中每个样本的局部离群因子 (LOF) 。 注意事项: 假设数据已经过适当的标准化处理，并将数据中的分类特征转换为连续值。 相关数据预处理函数可在“dataset”文件夹中找到。

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、tiffcapture = 0.1.6、R = 3.6.1、ijtiff = 2.0.4、ggplot2 = 3.2.1、RColorBrewer = 1.1、tiff = 0.1、Matlab = Mathworks版本R2014a执照。

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。

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。

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。

涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个领域的Matlab仿真。