MatLab：二进制图像的角点检测

Question

我正试图找到一种方法在MatLab中找到这个二进制图像上的角点

我一直试图找到一种方法在这个图像上拟合三角形并找到顶点。我试过找到角落，但它返回的值并不总是正确的 有什么方法可以锐化边缘，以便角落功能可以返回更好的结果？

我感谢任何输入！谢谢！

哪种策略更容易，更有效？我可以使用哪些现有的MatLab功能？

Answer 1

不是图像处理方法，而是尝试更多的代数方法。

您有白色像素 - 平面上的2D点，并且您希望找到三个半平面（直线），这些半平面最好将这些点与平面的其余部分分开。

所以，让我们开始吧

img=imread('http://i.stack.imgur.com/DL2Cq.png'); %// read the image
bw = img(:,:,1) > 128;  %// convert to binary mask
[y x] = find(bw);  %// get the x-y coordinates of white pixels
n=numel(x);  %// how many do we have

为了稳定性，我们减去所有点的平均值 - 以原点周围的白色像素为中心：

mm = mean([x y],1); 
mA = bsxfun(@minus, [x y], mm);

现在，一行可以用两个参数来描述，所有点(x, y)都满足L(1)*x + L(2)*y = 1。为了找到一条线，所有点都严格地位于它的一侧，这个不等式必须适用于集合的所有点(x,y)：L(1)*x + L(2)*y <= 1。我们可以强制这些不等式并使用quadprog搜索满足此约束的最紧的半平面L：

L1 = quadprog(eye(2), -ones(2,1), mA, ones(n,1));
L2 = quadprog(eye(2), ones(2,1), mA, ones(n,1));
L3 = quadprog(eye(2), [1; -1], mA, ones(n,1));  

请注意，通过更改二次优化目标f，我们可以获得分隔白色像素的不同半平面。

一旦我们有三条线，我们就可以得到交点（通过mm将它们从原点移回）：

x12=inv([L1';L2'])*ones(2,1)+mm';
x23=inv([L3';L2'])*ones(2,1)+mm';
x13=inv([L3';L1'])*ones(2,1)+mm';

您可以使用查看结果

imshow(bw,'border','tight'); 
hold all; 
%// plot the lines
ezplot(gca, @(x,y) L1(1)*(x-mm(1))+L1(2)*(y-mm(2))-1, [1 340 1 352]);
ezplot(gca, @(x,y) L2(1)*(x-mm(1))+L2(2)*(y-mm(2))-1, [1 340 1 352]);
ezplot(gca, @(x,y) L3(1)*(x-mm(1))+L3(2)*(y-mm(2))-1, [1 340 1 352]);
%// plot the intersection points
scatter([x12(1) x23(1) x13(1)],[x12(2) x23(2) x13(2)],50,'+r');

Answer 2

您可以找到最小区域外接三角形。

首先计算斑点的凸包。

然后尝试船体三边的所有不同选择，通过计算成对交叉点来延伸边，并保持三角形具有最小的正面积。