使用自适应阈值和支持动态区域的曲率尺度空间角点检测（分析）

今天路过校园的草地，有管理人员在轰轰的开着机器割草，那草香扑鼻，不枉我是属兔子的，那么接下来兔发牛功：（分析步骤太细，篇幅将太大，后面部分简略，见源代码：http://download.youkuaiyun.com/detail/lishizelibin/3802639）
function [cout,marked_img]=corner(varargin)   %主函数，在灰度图中找角点
输入：
I - 输入图，可以是灰度图，彩色图或二值图
C - 主轴到辅轴的最小比率，使用提供的检测子能够检测顶点为角点，默认值为1.5
T_angle - 正确的角点的最大圆角，默认值162
Sig - 计算曲率时高斯滤波器的标准差，默认值为3
H, L - Canny算子的最大和最小阈值，默认值0.35和0
Endpoint - 控制曲线结束点是否为角点的标志，1为Yes，0为No，默认值为1
Gap-size - 填充轮廓的缝隙宽度不大于此值的缝隙，默认值是1 pixels
输出：
cout - 输入图像的角点坐标集合
maked_image - 带有角点标记的图像
示例：
I = imread('alumgrns.tif'); 
cout = corner(I,[],[],[],0.2);
[cout, marked_image] = corner;
cout = corner([],1.6,155);

步骤：
（1）对灰度图应用Canny算子，并获得二值边缘图
if size(I,3)==3
    I=rgb2gray(I); %将彩色图转换为灰度图.
end
BW=EDGE(I,'canny',[L,H]); %canny边缘检测