如何在Matlab中求角点坐标？

如何在Matlab中找到这个“正方形”中四个角的坐标？我尝试了

corner

、

regionprops（'Extrema'）

和

detectMinEigenFeatures

，但没有成功。问题是蓝色正方形不是一个完美的正方形，所以我需要一些锐化边缘的技术或者一个更“智能”的找到角点的算法来找到它们

---

假设您是在“图像”模式下进行此操作，而不是通过分析计算，计算从质心到形状上每个像素的距离，然后将其作为角度的函数进行绘制（即，假设您从质心和水平线开始，然后旋转该线，并注意每个角度的“半径”长度）。您的图形应该是一条具有4个局部峰值的曲线，然后您可以将其隔离并追溯到它们的坐标

---

或者，如果假设角点相对保证接近图像角点，则通过从图像角点执行上述步骤并找到最小值，限制自己在相应的图像象限中找到形状角点，然后重复4次（即每个角点）

假设您是在“图像”模式下进行此操作，而不是通过分析计算，计算从质心到形状上每个像素的距离，然后将其作为角度的函数进行绘制（即，假设您从质心和水平线开始，然后旋转该线，并注意每个角度的“半径”长度）。您的图形应该是一条具有4个局部峰值的曲线，然后您可以将其隔离并追溯到它们的坐标

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或者，如果假设角点相对保证接近图像角点，则通过从图像角点执行上述步骤并找到最小值，限制自己在相应的图像象限中找到形状角点，然后重复4次（即每个角点）

，因为我是个好人，我已经将塔索斯的解释翻译成代码，请查看注释：

%Open your image
I = imread('square.png');
I = im2bw(I(:,:,3));

%Compute the centroid
centroid = round(size(I)/2);

%Find the pixels that create the square
[x,y] = find(I);

%Change the origin
X = [y,x]-centroid;

%Sort the data
X = sortrows(X,[1 2]);

%Cartesian to polar coordinates
[theta,rho] = cart2pol(X(:,1),X(:,2));

%sort the polar coordinate according to the angle.
[POL,index] = sortrows([theta,rho],1);

%Smoothing, using a convolution
len = 15 %the smoothing factor
POL(:,2) = conv(POL(:,2),ones(len ,1),'same')./conv(ones(length(POL(:,2)),1),ones(len ,1),'same');

%Find the peaks
pfind = POL(:,2);
pfind(pfind<mean(pfind)) = 0;
[~,pos] = findpeaks(pfind);

%Change (again) the origin
X = X+centroid;


%Plot the result
plot(POL(:,1),POL(:,2))
hold on
plot(POL(pos,1),POL(pos,2),'ro')
figure
imshow(I)
hold on
plot(X(index(pos),1),X(index(pos),2),'ro')

%打开您的图像
I=imread（'square.png'）；
I=im2bw（I（：，：，3））；
%计算质心
质心=圆形（尺寸（I）/2）；
%找到创建正方形的像素
[x，y]=找到（I）；
%改变原点
X=[y，X]-质心；
%对数据进行排序
X=sortrows（X[12]）；
%笛卡尔坐标到极坐标
[theta，rho]=cart2pol（X（：，1），X（：，2））；
%根据角度对极坐标进行排序。
[POL，index]=sortrows（[theta，rho]，1）；
%平滑，使用卷积
len=平滑因子的15%
POL（：，2）=conv（POL（：，2），one（len，1），‘相同’。/conv（one（length）（POL（：，2）），1），one（len，1），‘相同’；
%找到山峰
pfind=POL（：，2）；
pfind（pfind因为我是个好人，我已经把塔索的解释翻译成了代码，请查看评论：

%Open your image
I = imread('square.png');
I = im2bw(I(:,:,3));

%Compute the centroid
centroid = round(size(I)/2);

%Find the pixels that create the square
[x,y] = find(I);

%Change the origin
X = [y,x]-centroid;

%Sort the data
X = sortrows(X,[1 2]);

%Cartesian to polar coordinates
[theta,rho] = cart2pol(X(:,1),X(:,2));

%sort the polar coordinate according to the angle.
[POL,index] = sortrows([theta,rho],1);

%Smoothing, using a convolution
len = 15 %the smoothing factor
POL(:,2) = conv(POL(:,2),ones(len ,1),'same')./conv(ones(length(POL(:,2)),1),ones(len ,1),'same');

%Find the peaks
pfind = POL(:,2);
pfind(pfind<mean(pfind)) = 0;
[~,pos] = findpeaks(pfind);

%Change (again) the origin
X = X+centroid;


%Plot the result
plot(POL(:,1),POL(:,2))
hold on
plot(POL(pos,1),POL(pos,2),'ro')
figure
imshow(I)
hold on
plot(X(index(pos),1),X(index(pos),2),'ro')

%打开您的图像
I=imread（'square.png'）；
I=im2bw（I（：，：，3））；
%计算质心
质心=圆形（尺寸（I）/2）；
%找到创建正方形的像素
[x，y]=找到（I）；
%改变原点
X=[y，X]-质心；
%对数据进行排序
X=sortrows（X[12]）；
%笛卡尔坐标到极坐标
[theta，rho]=cart2pol（X（：，1），X（：，2））；
%根据角度对极坐标进行排序。
[POL，index]=sortrows（[theta，rho]，1）；
%平滑，使用卷积
len=平滑因子的15%
POL（：，2）=conv（POL（：，2），one（len，1），‘相同’。/conv（one（length）（POL（：，2）），1），one（len，1），‘相同’；
%找到山峰
pfind=POL（：，2）；
pfind（pfind take it用鼠标点击它们不是选项？不是选项，不允许用户输入。“允许”还是仅仅“不切实际”？这是一个一次性的问题，还是你有成千上万的类似图像要处理？任务不允许（也是不合法的，因为我有很多类似的图像要处理）。我认为用鼠标点击他们不是一个选项？不是一个选项，不允许用户输入。“允许”或仅仅是“不可行”？这是一个一次性问题，还是你有成千上万的类似图像要处理？分配不允许（而且也不合法，因为我有许多类似的图像要处理）这是一个很棒的建议，你能给我一些代码作为例子吗？这是一个很棒的建议，你能给我一些代码作为例子吗？很好：）我完全赞同这个代码：pNice:）我完全赞同这个代码：p