如何在Matlab中找到角点坐标？

Question

如何在Matlab中找到这个“正方形”中四个角的坐标？我试过corner，regionprops('Extrema')和detectMinEigenFeatures，但没有运气。问题是蓝色方块不是一个完美的正方形，所以我需要某种锐化的边缘技术或者更“智能”的找角算法来找到它们。

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Answer 1

因为我是个好人，所以我把Tasos的解释翻译成代码，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')

结果：

距离(y轴)与角度(x轴)图：

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最后发现：

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Answer 2

假设你是在“图像”模式下做这件事，而不是解析的，计算出从质心到形状上每个像素的距离，然后把它绘制成角度的函数(就好像你从质心和一条水平线开始，然后旋转这条线，并在每个角度上注意到‘半径’的长度)。你的图形应该是一条有4个局部峰的曲线，然后你可以分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，则通过从图像角点执行上述步骤并求出最小值，限制自己在各自的图像象限中找到形状角，然后重复这4次(即每个角)。