Считайте входное изображение в рабочую область.

I = imread('circles.png');

Сгенерируйте угловую метрическую матрицу. Задайте коэффициенты фильтра. Угловой метод обнаружения берет значение по умолчанию 'Harris'.

filter = [0.25 0.5 0.25];
C = cornermetric(I,'FilterCoefficients',filter);

Используйте imregionalmax обнаружить угол показывает (пиксели) из угловой метрической матрицы.

corner_peaks = imregionalmax(C);

Установите значение обнаруженных угловых пикселей к [255 0 0].

corner_idx = find(corner_peaks == true);
[r,g,b] = deal(I);
r(corner_idx) = 255;
g(corner_idx) = 0;
b(corner_idx) = 0;
RGB = cat(3,r,g,b);

Настройте угловую метрическую матрицу для просмотра.

C_adjusted = imadjust(C);

Отобразите оригинальное изображение, настроенную угловую метрику и обнаруженные угловые функции как монтаж. Обнаруженные угловые функции отображены как красные цветные пиксели со значением RGB как [255 0 0].

montage({I,C_adjusted,RGB},'Size',[1 3])
title('Original Image     |    Adjusted Corner Metric Matrix     |     Detected Corner Features');

Считайте входное изображение в рабочую область.

I = imread('bag.png');

Сгенерируйте угловую метрическую матрицу. Задайте метод как 'MinimumEigenvalue'.

C = cornermetric(I,'MinimumEigenvalue');

Используйте imregionalmax обнаружить угол показывает (пиксели) из угловой метрической матрицы.

corner_peaks = imregionalmax(C);

Установите значение обнаруженных угловых пикселей к [255 0 0].

corner_idx = find(corner_peaks == true);
[r g b] = deal(I);
r(corner_idx) = 255;
g(corner_idx) = 0;
b(corner_idx) = 0;
RGB = cat(3,r,g,b);

Настройте угловую метрическую матрицу для просмотра.

C_adjusted = imadjust(C);

Отобразите оригинальное изображение, настроенную угловую метрику и обнаруженные угловые функции как монтаж. Обнаруженные угловые функции отображены как красные цветные пиксели со значением RGB как [255 255 0].

montage({I,C_adjusted,RGB},'Size',[1 3])
title('Original Image    |    Adjusted Corner Metric Matrix     |     Detected Corner Features');