快速角点检测的Matlab、OpenCV、C++实现及参考文献

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。

这是一个带有用户界面的焦点检测程序，可用于处理图片。

参考文献: MATLAB程序设计教程 李海涛，邓樱编著 高等教育出版社，2002

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), corner_strength(:,2), 'r*'); hold off; 此代码实现了基于Harris算法的角点检测，并将检测到的角点在图像上以红色星号标出。初学者可以根据此示例修改和扩展功能，例如选择其他角点检测算法或调整检测参数。

技术进步引领下，撰写数学建模论文的参考文献显得尤为关键。参考文献包括多种资源，如Stuart A. Klugman的《损失模型》（人民邮电出版社，2009年）等。李泽慧等翻译的P.J.比克尔和K.A.道克紓的《数理统计》（兰州大学出版社，1991年）及Roderick J.A等著的《缺失数据统计分析》（中国统计出版社，2004年）均为相关资源。肖枝洪和朱强在《MODERATE DEVIATION OF MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATORS FOR TRUNCATED AND CENSORED DATA》（数学杂志，2009，29(3)：273-278）中也有所涉及。

威廉·H·因蒙, “建立数据仓库”, 约翰·威利父子公司, 1996。 约翰·拉德利, “运营数据存储：制定有效策略”, 数据仓库：专家实用建议, 普伦蒂斯·霍尔出版社, 纽泽西州恩格尔伍德悬崖, 1997。 斯蒂芬·R·加德纳, “建立数据仓库”, ACM 通讯, 1998 年 9 月, 第 41 卷, 第 9 期, 52-60。 道格拉斯·哈克尼, Http:// www.egltd.com, DW101：实用概述, 2001 彼得·R·米姆诺, “宏伟蓝图 - 布里欧如何在数据仓库市场中竞争”, 向布里欧技术公司的演示文稿 - 1998 年 8 月 4 日。 亚历克斯·伯森, 斯蒂芬·史密斯, 库尔特·瑟林, “为 CRM 构建数据挖掘应用程序”, 麦格劳-希尔, 1999 马丁·施塔特, 安卡·瓦杜瓦, 托马斯·维特利, “元数据在数据仓库中的作用”, 2000 威廉·H·因蒙, 肯·鲁丁, 克里斯托弗·K·巴斯, 瑞安·索萨, “数据仓库性能”, 约翰·威利父子公司, 1999

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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。