harris算法 matlab,Harris算法的Matlab代码

%% 时间：2015年5月8日 %% 修改人：961256834(qq) clc; clear all; close all; %% 计时开始 tic; %% 输入图像 ori_image = imread('girl.bmp'); %% 判断该图像是彩色图像还是灰度图像，如果是彩色图像把它转换为灰度图像 [x,y,z] = size(ori_image); if(z~=1) ori_image = rgb2gray(ori_image); end %% 计算像素的自相关矩阵 fx = [-2 -1 0 1 2]; % x方向梯度算子 Ix = filter2(fx,ori_image); % x方向滤波 fy = [-2;-1;0;1;2]; % y方向梯度算子) Iy = filter2(fy,ori_image); % y方向滤波 Ix2 = Ix.^2; Iy2 = Iy.^2; Ixy = Ix.*Iy; clear Ix; clear Iy; %% 产生7*7的高斯窗函数，sigma=2，对图像进行高斯滤波 h = fspecial('gaussian',[7 7],2); Ix2 = filter2(h,Ix2); Iy2 = filter2(h,Iy2); Ixy = filter2(h,Ixy); %% 计算像素的兴趣值 height = size(ori_image,1); %计算ori_im矩阵的行数 width = size(ori_image,2); %计算ori_im矩阵的列数 result = zeros(height,width); % 纪录角点位置，角点处值为1 R = zeros(height,width); Rmax = 0; % 图像中最大的R值 for i = 1:height for j = 1:width M = [Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)]; R(i,j) = det(M)-0.06*(trace(M))^2; if R(i,j) > Rmax Rmax = R(i,j); end; end; end; %% 进行非极大抑制，窗口大小3*3 cnt = 0; for i = 2:height-1 for j = 2:width-1 if R(i,j)>0.002*Rmax && R(i,j)>R(i-1,j-1) && R(i,j)>R(i-1,j) && ... R(i,j)>R(i-1,j+1) && R(i,j)>R(i,j-1) && R(i,j)>R(i,j+1) && ... R(i,j)>R(i+1,j-1) && R(i,j)>R(i+1,j) && R(i,j) > R(i+1,j+1) result(i,j) = 1; cnt = cnt+1; end; end; end; [posc,posr] = find(result == 1); cnt; numbercnt = cnt; disp(['特征点的个数为',num2str(numbercnt),'个。']); %% 结束计时 toc; t = toc; disp(['本程序的运行时间为',num2str(t),'秒。']) %% 先给出原来的图像 figure(1);imshow(ori_image);title('原图像');xlabel('图像的列数');ylabel('图像的行数');axis on; %% 描绘特征点分布 figure(2);plot(posr,posc,'B*');view(0,-90);title('特征点的分布');xlabel('图像的列数');ylabel('图像的行数');axis on; %% 图像中显示特征点 figure(3);imshow(ori_image);hold on;plot(posr,posc,'R*');title('图像中显示特征点');xlabel('图像的列数');ylabel('图像的行数');axis on;

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