matlab角点检测

图片中的角点标记，黑白相间，这种标记点是怎么画的？是在一篇深度学习角点检测的文章中发现的，感激不尽。

img

该回答引用ChatGPT
这种黑白相间的角点标记通常被称为Checkerboard，是一种用于相机标定的标记。通过拍摄不同角度下的Checkerboard图像，可以计算出相机的内参、畸变系数等参数。

在Matlab中，可以使用`detectCheckerboardPoints`函数来检测Checkerboard的角点坐标。以下是一个示例代码：

matlab
% 读取图像
img = imread('checkerboard.png');

% 检测角点
[numRows, numCols, ~] = size(img);
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(img, [7, 6]);

% 绘制角点
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(imagePoints(:,1), imagePoints(:,2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);


其中，`detectCheckerboardPoints`函数的第一个参数为输入图像，第二个参数为Checkerboard的行数和列数。函数会返回检测到的所有角点坐标和Checkerboard的大小。将角点坐标绘制在原图上，即可得到类似于提问中展示的图片。

需要注意的是，为了保证检测到所有角点，输入的原始图像应该尽量清晰，且Checkerboard应该被拍摄在充分的光照条件下。

chatgpt:
在 MATLAB 中进行角点检测可以使用以下步骤：

1.读取图像并转换为灰度图像

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2.使用 corner 函数检测角点，该函数的输出包含检测到的角点的坐标：


corners = corner(gray_img);

3.绘制检测到的角点：


imshow(gray_img);
hold on;
plot(corners(:,1), corners(:,2), 'r*');
hold off;

4.这将在原始图像上绘制一个红色星号 (*) 来标记每个角点。

如果你想在图像中标记黑白相间的角点，可以先将图像进行二值化处理，然后使用 imfill 函数来填充角点区域，最后将二值化图像与填充后的区域进行异或运算：


binary_img = imbinarize(gray_img); % 将图像二值化
filled_img = imfill(binary_img, 'holes'); % 填充角点区域
corner_mask = xor(binary_img, filled_img); % 与原始二值化图像进行异或运算得到标记角点的二值化图像
imshow(corner_mask);

我引用ChatGPT作答：在Matlab中，可以使用corner函数来检测图像中的角点。该函数基于Harris角点检测算法，该算法通过计算图像中每个像素的梯度和对其进行平方和运算来确定角点位置。在检测到角点之后，可以使用plot函数在图像中标记它们的位置。如果您需要在立体几何体的角上检测角点，可以使用相机标定来获取相机的内部和外部参数，然后利用三维重建方法得到几何体的三维坐标。在得到几何体的三维坐标之后，可以将其投影到二维图像上，然后使用corner函数来检测角点。
有一个代码是用于在一个黑白相间的平面几何图形的角上绘制角点标记：

% 生成一个黑白相间的图像
I = checkerboard(50);

% 检测角点
C = corner(I);

% 绘制角点标记
figure;
imshow(I);
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'r*');

在这个示例中，我们首先使用checkerboard函数生成一个黑白相间的图像，然后使用corner函数检测图像中的角点。最后，我们使用plot函数在图像上标记这些角点位置，用红色星号表示。

这个示例仅仅演示了如何在Matlab中使用corner函数来检测角点，并标记它们的位置。实际应用中，我们可能需要进一步处理这些角点，比如对它们进行聚类、筛选或者匹配等操作，以完成更加复杂的任务。
还有一个用于在一个黑白相间的几何体的角上绘制角点标记的示例代码：

% 读取图像和相机参数
img = imread('cube.jpg');%换成你的图片
load('camera_params.mat');%换成你的mat文件

% 定义立方体的三维坐标
X = [0 1 1 0 0 1 1 0; 0 0 1 1 0 0 1 1; 0 0 0 0 1 1 1 1];

% 投影到图像平面上
x = projectPoints(X, cameraParams);

% 检测角点
C = corner(rgb2gray(img));

% 标记角点
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(x(1,:), x(2,:), 'ro');
plot(C(:,1), C(:,2), 'g*');

在这个示例中，我们首先读取了一个立方体的图像和相机的内部和外部参数（保存在camera_params.mat中）。然后，我们定义了立方体的三维坐标，并使用projectPoints函数将其投影到图像平面上。接着，我们使用corner函数检测图像中的角点，并使用红色圆圈和绿色星号分别标记了立方体的角点和图像中检测到的角点。

这个示例中使用了相机标定和三维重建等高级技术。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
在角点检测算法中，常用的一种是Harris角点检测算法，该算法是基于图像中的灰度变化来检测角点的，从而得到目标点。为了在图像中标记出角点，可以使用Matlab自带的plot函数进行绘制。

首先，我们需要读入需要标记的图像：

img = imread('img.png'); % 加载需要标记的图片

接下来进行角点检测，这里以Harris角点检测为例：

corners = detectHarrisFeatures(img); % 使用Harris算法进行角点检测

接下来，我们可以使用Matlab自带的plot函数在图像上标记出角点：

imshow(img);
hold on; % 开启保持图形窗口，保证绘制的图像不丢失
plot(corners.selectStrongest(50)); % 标记强度最高的50个角点

在这段代码中，我们使用了Matlab中的imshow函数将加载的图像显示出来，接着使用了hold on函数确保在图像上绘制角点时不会丢失之前加载的图像内容。最后，我们使用了plot函数绘制出角点。

如果需要对绘制的角点进行颜色和大小的设置，可以使用如下代码：

plot(corners.selectStrongest(50),'showOrientation',true,'MarkerSize',10,'Color','green');

该代码将会绘制出绿色的角点，并在每个角点处显示角度和设置标记点的大小为10。

希望这个答案对您有所帮助！
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！