Exponenta Banner

detectBRISKFeatures

Обнаружьте функции BRISK и возвратите объект BRISKPoints

свернуть все на странице

Синтаксис

points = detectBRISKFeatures(I)
points = detectBRISKFeatures(I,Name,Value)

Описание

пример

points = detectBRISKFeatures(I) возвращает объект BRISKPoints, points. Объект содержит информацию о функциях BRISK, обнаруженных в 2D полутоновом входном изображении, I. Функция detectBRISKFeatures использует алгоритм Бинарного устойчивого инвариантного масштабируемого Keypoints (BRISK), чтобы обнаружить многошкальные угловые функции.

points = detectBRISKFeatures(I,Name,Value) дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Чтение изображения.

  I = imread('cameraman.tif');

Найдите точки BRISK.

  points = detectBRISKFeatures(I);

Отобразите результаты.

  imshow(I); hold on;
  plot(points.selectStrongest(20));

Входные параметры

свернуть все

Введите изображение, заданное в 2D шкале полутонов. Входное изображение должно быть действительным и неразреженным.

Пример:

Типы данных: single | double | int16 | uint8 | uint16 | logical

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'MinQuality', 0.1, 'ROI', [50,150,100,200] указывает, что детектор должен использовать 10%-е минимальное принятое качество углов в обозначенной видимой области. Эта видимая область расположена в x =50, y =150. ROI имеет ширину пикселей 100 и высоту пикселей 200.

Минимальное различие в интенсивности между углом и его окружающей областью, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'MinContrast' и скаляра в области значений (0 1). Минимальное контрастное значение представляет часть максимального значения класса изображений. Увеличьте это значение, чтобы сократить количество обнаруженных углов.

Минимальное принятое качество углов, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'MinQuality' и скалярного значения в области значений [0,1]. Минимальное принятое качество углов представляет часть максимального углового метрического значения в изображении. Увеличьте это значение, чтобы удалить ошибочные углы.

Количество октав, чтобы реализовать, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'NumOctaves' и целочисленного скаляра, больше, чем или равный 0. Увеличьте это значение, чтобы обнаружить большие блобы. Рекомендуемые значения между 1 и 4. Когда вы устанавливаете NumOctaves на 0, функция отключает многошкальное обнаружение. Это выполняет обнаружение в шкале входного изображения, I.

Прямоугольная область для углового обнаружения, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'ROI' и вектор формата [x y width height]. Первые два целочисленных значения [x y] представляют местоположение верхнего левого угла видимой области. Последние два целочисленных значения представляют ширину и высоту.

Выходные аргументы

свернуть все

Оживленные точки, возвращенные как объект BRISKPoints. Объект содержит информацию о характерных точках, обнаруженных в 2D полутоновом входном изображении.

Ссылки

[1] Leutenegger, S., М. Чли и Р. Сигварт. “BRISK: бинарный устойчивый инвариантный масштабируемый Keypoints”, продолжения международной конференции IEEE, ICCV, 2011.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | | | | | | | | | |

Темы

Введенный в R2014a

Документация Computer Vision Toolbox
Поддержка