基于Matlab的角点检测与亚像素标定程序

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。

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。

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。

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。

这个是一种经典的harris角点检测方法，可以直接在matlab中运行。

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。