Объект для хранения угловых точек
Эта информация об объектно-ориентированной памяти о характерных точках обнаруживается из 2D полутонового изображения.
plot | Постройте точки |
isempty | Определите, пуст ли объект точек |
length | Количество сохраненных точек |
selectStrongest | Выберите точки с самыми сильными метриками |
size | Возвратите размер объекта точек |
selectUniform | Выберите равномерно распределенное подмножество характерных точек |
gather | Получите cornerPoints из графического процессора |
Считайте изображение.
I = imread('cameraman.tif');Обнаружьте характерные точки.
points = detectHarrisFeatures(I);
Отобразите десять самых сильных точек.
strongest = selectStrongest(points,10);
imshow(I)
hold on
plot(strongest)
Отобразитесь (x, y) координаты самых сильных точек.
strongest.Location
ans = 10x2 single matrix
112.4516 208.4412
108.6510 228.1681
136.6969 114.7962
181.4160 205.9876
135.5823 123.4529
100.4951 174.3253
146.7581 94.7393
135.2899 92.6485
129.8439 110.0350
130.5716 91.0424
Создайте изображение шахматной доски.
I = checkerboard(50,2,2);
Загрузите местоположения угловых точек.
location = [51 51 51 100 100 100 151 151 151; ...
50 100 150 50 101 150 50 100 150]';Сохраните точки в cornerPoints объект.
points = cornerPoints(location);
Отобразите точки на шахматной доске.
imshow(I)
hold on
plot(points)
Несмотря на то, что cornerPoints может содержать много точек, это - скалярный объект. Поэтому numel(cornerPoints) всегда возвращает 1. Это значение может отличаться от length(cornerPoints), который возвращает истинное число точек, сохраненное объектом.
BRISKPoints | KAZEPoints | MSERRegions | ORBPoints | SURFPoints | binaryFeatures | detectBRISKFeatures | detectFASTFeatures | detectHarrisFeatures | detectMSERFeatures | detectMinEigenFeatures | detectORBFeatures | detectSURFFeatures | extractFeatures | extractHOGFeatures | matchFeatures