estimateGeometricTransform

Оценка геометрического преобразования по совпадающим парам точек

Синтаксис

tform = estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType)

[tform,inlierpoints1,inlierpoints2]
= estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType)

[___,status] = estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType)

[___] = estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType, Name,Value)

Описание

пример

tform = estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType) возвращает 2D объект геометрического преобразования, tform. tform возразите сопоставляет inliers в matchedPoints1 к inliers в matchedPoints2.

Функция исключает выбросы с помощью Демонстрационного Согласия M-средства-оценки (MSAC) алгоритм. Алгоритм MSAC является вариантом Согласия Случайной выборки (RANSAC) алгоритм. Результаты не могут быть идентичными между запусками из-за рандомизированной природы алгоритма MSAC.

пример

[tform,inlierpoints1,inlierpoints2] = estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType) возвращает соответствующие точки inlier в inlierpoints1 и inlierpoints2.

пример

[___,status] = estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType) возвращает код статуса 0, 1, или 2. Если вы не запрашиваете status код вывел, функция возвращает ошибку для условий, которые не могут привести к результатам.

[___] = estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType, Name,Value) дополнительные опции использования заданы одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Примеры

свернуть все

Восстановите преобразованное изображение Используя характерные точки SURF

Скрипт Open Live Script

Считайте и отобразите изображение и преобразованное изображение.

original  = imread('cameraman.tif');
imshow(original);
title('Base image');

distorted = imresize(original,0.7); 
distorted = imrotate(distorted,31);
figure; imshow(distorted);
title('Transformed image');

Обнаружьте и извлеките функции из обоих изображений.

ptsOriginal  = detectSURFFeatures(original);
ptsDistorted = detectSURFFeatures(distorted);
[featuresOriginal,validPtsOriginal] = ...
    extractFeatures(original,ptsOriginal);
[featuresDistorted,validPtsDistorted] = ...
    extractFeatures(distorted,ptsDistorted);

Совпадайте с функциями.

index_pairs = matchFeatures(featuresOriginal,featuresDistorted);
matchedPtsOriginal  = validPtsOriginal(index_pairs(:,1));
matchedPtsDistorted = validPtsDistorted(index_pairs(:,2));
figure; 
showMatchedFeatures(original,distorted,...
    matchedPtsOriginal,matchedPtsDistorted);
title('Matched SURF points,including outliers');

Исключите выбросы и вычислите матрицу преобразования.

[tform,inlierPtsDistorted,inlierPtsOriginal] = ...
    estimateGeometricTransform(matchedPtsDistorted,matchedPtsOriginal,...
    'similarity');
figure; 

showMatchedFeatures(original,distorted,...
    inlierPtsOriginal,inlierPtsDistorted);
title('Matched inlier points');

Восстановите оригинальное изображение с искаженного изображения.

outputView = imref2d(size(original));
Ir = imwarp(distorted,tform,'OutputView',outputView);
figure; imshow(Ir); 
title('Recovered image');

Входные параметры

свернуть все

`matchedPoints1` — Совпадающие точки от изображения 1
`cornerPoints` возразите | `SURFPoints` возразите | `MSERRegions` возразите | `ORBPoints` возразите | `BRISKpoints` | `KAZEPoints` | M-by-2 матрица [x, y] координаты

Совпадающие точки от изображения 1, заданный как любой KAZEPoints, cornerPoints объект, SURFPoints объект, MSERRegions объект, ORBPoints объект, BRISKPointsили M-by-2 матрица [x, y] координаты. Функция исключает выбросы с помощью Демонстрационного Согласия M-средства-оценки (MSAC) алгоритм. Алгоритм MSAC является вариантом Согласия Случайной выборки (RANSAC) алгоритм.

`matchedPoints2` — Совпадающие точки от изображения 2
`cornerPoints` возразите | `SURFPoints` возразите | `MSERRegions` возразите | `ORBPoints` возразите | `BRISKpoints` | `KAZEPoints` | M-by-2 матрица [x, y] координаты

Совпадающие точки от изображения 2, заданный как любой KAZEPoints, cornerPoints объект, SURFPoints объект, MSERRegions объект, ORBPoints объект, BRISKPointsили M-by-2 матрица [x, y] координаты. Функция исключает выбросы с помощью Демонстрационного Согласия M-средства-оценки (MSAC) алгоритм. Алгоритм MSAC является вариантом Согласия Случайной выборки (RANSAC) алгоритм.

`transformType` — Преобразуйте тип
`'similarity'` | `'affine'` | `'projective'`

Преобразуйте тип, заданный как одна из трех символьных строк. Можно установить тип преобразования на любой 'similarity', 'affine', или 'projective'. Чем больше количество совпадающих пар точек, тем больше точность предполагаемого преобразования. Минимальное количество совпадающих пар точек для каждого преобразовывает тип:

Преобразуйте тип	Минимальное количество совпадающих пар точек
`'similarity'`	2
`'affine'`	3
`'projective'`	4

Типы данных: char

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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: 'Confidence',99 устанавливает значение уверенности к 99.

`'MaxNumTrials'` — Максимальные случайные испытания
1000 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Максимальное количество случайных испытаний за нахождение inliers, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'MaxNumTrials'и положительный целочисленный скаляр. Увеличение этого значения улучшает робастность результатов за счет дополнительных расчетов.

`'Confidence'` — Уверенность нахождения максимального количества inliers
99 (значение по умолчанию) | положительный числовой скаляр

Уверенность нахождения максимального количества inliers, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'Confidence'и числовой скаляр процента в области значений (0 100). Увеличение этого значения улучшает робастность результатов за счет дополнительных расчетов.

`'MaxDistance'` — Максимальное расстояние от точки до проекции
1.5 (значение по умолчанию) | положительный числовой скаляр

Максимальное расстояние в пикселях, от точки до проекции ее соответствующей точки, заданной как разделенная запятой пара, состоящая из 'MaxDistance'и положительный числовой скаляр. Соответствующая проекция основана на предполагаемом преобразовании.

Выходные аргументы

свернуть все

`tform` — Геометрическое преобразование
`affine2d` возразите | `projective2d` объект

Геометрическое преобразование, возвращенное как любой affine2d возразите или projective2d объект.

Возвращенная матрица геометрического преобразования сопоставляет inliers в matchedPoints1 к inliers в matchedPoints2. Когда вы устанавливаете transformType введите к любому 'similarity' или 'affine', функция возвращает affine2d объект. В противном случае это возвращает projective2d объект.

`status` StatusCode
0 | 1 | 2

Код статуса, возвращенный как значение 0, 1, или 2.

`status`	Описание
0	Никакая ошибка.
1	`matchedPoints1` и `matchedPoints2` входные параметры не содержат достаточно точек.
2	Недостаточно inliers найдено.

Если вы не запрашиваете status код вывел, функция выдаст ошибку для двух условий, которые не могут привести к результатам.

Типы данных: double

`inlierpoints1` — Inlier указывает в изображении 1
точки inlier

Точки Inlier в изображении 1, возвращенный как тот же тип как входные точки соответствия.

`inlierpoints2` — Inlier указывает в изображении 2
точки inlier

Точки Inlier в изображении 2, возвращенный как тот же тип как входные точки соответствия.

Ссылки

[1] Хартли, R. и А. Зиссермен, "Несколько просматривают геометрию в компьютерном зрении", издательство Кембриджского университета, 2003.

[2] Торр, P. H. S. и А. Зиссермен, "MLESAC: новое устойчивое средство оценки с приложением к оценке геометрии изображений", компьютерное зрение и распознавание изображений, 2000.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Вы не можете использовать SURFPoints возразите как вход против estimateGeometricTransform. Смотрите Введение в Генерацию кода с примером Соответствия и Регистрации Функции для получения дополнительной информации о том, как использовать SURFPoints с estimateGeometricTransform в codegen.

Документация

estimateGeometricTransform

Синтаксис

Описание

Примеры

Восстановите преобразованное изображение Используя характерные точки SURF

Входные параметры

`transformType` — Преобразуйте тип
`'similarity'` | `'affine'` | `'projective'`

Аргументы в виде пар имя-значение

`'MaxNumTrials'` — Максимальные случайные испытания
1000 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`'Confidence'` — Уверенность нахождения максимального количества inliers
99 (значение по умолчанию) | положительный числовой скаляр

`'MaxDistance'` — Максимальное расстояние от точки до проекции
1.5 (значение по умолчанию) | положительный числовой скаляр

Выходные аргументы

`tform` — Геометрическое преобразование
`affine2d` возразите | `projective2d` объект

`status` StatusCode
0 | 1 | 2

`inlierpoints1` — Inlier указывает в изображении 1
точки inlier

`inlierpoints2` — Inlier указывает в изображении 2
точки inlier

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2013a

Документация Computer Vision Toolbox

Поддержка

Документация

estimateGeometricTransform

Синтаксис

Описание

Примеры

Восстановите преобразованное изображение Используя характерные точки SURF

Входные параметры

matchedPoints1 — Совпадающие точки от изображения 1 cornerPoints возразите | SURFPoints возразите | MSERRegions возразите | ORBPoints возразите | BRISKpoints | KAZEPoints | M-by-2 матрица [x, y] координаты

matchedPoints2 — Совпадающие точки от изображения 2 cornerPoints возразите | SURFPoints возразите | MSERRegions возразите | ORBPoints возразите | BRISKpoints | KAZEPoints | M-by-2 матрица [x, y] координаты

transformType — Преобразуйте тип 'similarity' | 'affine' | 'projective'

Аргументы в виде пар имя-значение

'MaxNumTrials' — Максимальные случайные испытания1000 (значение по умолчанию) | положительное целое число

'Confidence' — Уверенность нахождения максимального количества inliers99 (значение по умолчанию) | положительный числовой скаляр

'MaxDistance' — Максимальное расстояние от точки до проекции1.5 (значение по умолчанию) | положительный числовой скаляр

Выходные аргументы

tform — Геометрическое преобразование affine2d возразите | projective2d объект

status StatusCode 0 | 1 | 2

inlierpoints1 — Inlier указывает в изображении 1 точки inlier

inlierpoints2 — Inlier указывает в изображении 2 точки inlier

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2013a

Документация Computer Vision Toolbox

Поддержка

`transformType` — Преобразуйте тип
`'similarity'` | `'affine'` | `'projective'`

`'MaxNumTrials'` — Максимальные случайные испытания
1000 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`'Confidence'` — Уверенность нахождения максимального количества inliers
99 (значение по умолчанию) | положительный числовой скаляр

`'MaxDistance'` — Максимальное расстояние от точки до проекции
1.5 (значение по умолчанию) | положительный числовой скаляр

`tform` — Геометрическое преобразование
`affine2d` возразите | `projective2d` объект

`status` StatusCode
0 | 1 | 2

`inlierpoints1` — Inlier указывает в изображении 1
точки inlier

`inlierpoints2` — Inlier указывает в изображении 2
точки inlier

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.