角点内图像

这是一个基于Matlab编写的角点探测程序，可用于后续的角点匹配和三维重构需求。

使用 GDIST 界面，轻松查看二维图像中两点的坐标、距离和方位角。在图形打开时，在命令窗口输入“gdist”即可启动工具。单击起点，按住并拖动鼠标到终点，松开即可。距离单位与图形轴相同，方位角以地理度数显示。

如果您需要在一个2D凸多边形内生成均匀分布的随机点，可以利用MATLAB的randPolygone函数。该函数基于randTriangle来处理三角形，并确保多边形内的每个区域都有相同的采样机会。以下是一些示例：三角形=[0,0;10,0;2,3]; 洛桑奇=[0,0;2,1;0,2;-2,1]; 卡雷=[0,0;2,0;2,2;0,2]; 六边形=[0,0;10,1;30,8;20,8;0,5]; 十二角形顶=[cos(linspace(0,2pi,13))', sin(linspace(0,2pi,13))']; 十二角形=rTriangle=randPolygone(十二角形顶,1e4);

图像的点运算是图像处理中重要的一环，特别适合初学者。灰度直方图描述了图像的灰度级统计信息，主要用于图像分割和灰度变换处理。图像直方图是灰度值的函数，反映了图像中各个灰度级的出现次数或概率。归一化直方图展示了不同灰度级的比率。通过imhist(I)命令，可以计算并显示图像的灰度直方图。Matlab中的imread函数用于读取图像，而imhist函数则计算指定区间的归一化灰度直方图。在绘图时，使用stem(x,counts)函数绘制归一化直方图。

MATLAB图像处理中实现角平分线的直线识别。

在图像处理中，编写函数代码以计算散点的切线角度。

利用DOG算子进行角点检测，附带详细的Matlab源码和算法讲解链接，欢迎在评论区提出问题。

测试点“testPt”是否在一组点“pts”的凸包内，利用线性程序求解。这种方法适用于高维空间且速度快。相较于计算凸包的方法，如John D'Errico的inhull功能，在小尺寸数据上表现良好。然而，对于高维情况，线性规划方法更为有效。此外，代码提供了验证点是否在凸包内的方法，即使用向量“weights”，使得testPt = pts * weights，其中sum(weights)=1且weights≥0。

三角形方法最初由Zack等人（1977年）提出，用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低（或最高，具体取决于上下文）值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0，并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。

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