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

Harris 角点检测的 MATLAB 程序还挺适合做入门学习用的。图像特征提取里的老牌方法，思路简单清晰，跑起来效果也比较稳。像你要搞图像配准、人脸识别或者机器人定位这些，角点找得准不准，直接影响后面整个流程。这个资源写得还行，步骤清楚，像高斯滤波、求导、特征值分解这些操作都能在里面找到，逻辑清晰。 嗯，代码里做了非极大值抑制和响应阈值判断，也就是说不是只找到了角点，还把“有用的”给筛出来了。比较方便的是，它还能把结果输出成 TXT 文件，你后续拿来做匹配、画图、调参都挺顺手的。 你要是正好在搞特征点提取这一块，这套代码蛮值一试。配合着看看 SIFT、DOG 和 LBP，横向对比下思路和效果

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

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。

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、t

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。

这个是一种经典的harris角点检测方法，可以直接在matlab中运行。