Exponenta Banner
exponenta event banner

detectBRISKFeatures

Обнаружение функций BRISK и возврат BRISKPoints объект

свернуть все на странице

Синтаксис

points = detectBRISKFeatures (I)
points = detectBRISKFeatures (I, имя, значение)

Описание

пример

points = detectBRISKFeatures(I) возвращает BRISKPoints объект, points. Объект содержит информацию об ОЖИВЛЕННЫХ особенностях, обнаруженных по 2-му входному изображению оттенков серого, I. detectBRISKFeatures функция использует алгоритм Binary Rustable Invariant Scalable Keypoints (BRISK) для обнаружения многомасштабных угловых функций.

points = detectBRISKFeatures(I,Name,Value) использует дополнительные параметры, указанные одним или несколькими Name,Value аргументы пары.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Прочитайте изображение.

  I = imread('cameraman.tif');

Найдите точки BRISK.

  points = detectBRISKFeatures(I);

Просмотрите результаты.

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

Figure contains an axes. The axes contains 3 objects of type image, line.

Входные аргументы

свернуть все

Входное изображение, определенное в 2-х оттенках серого. Входное изображение должно быть реальным и непроверенным.

Пример:

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

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'MinQuality',0.1,'ROI', [50,150,100,200] указывает, что детектор должен использовать 10% минимальное приемлемое качество углов в пределах заданной области, представляющей интерес. Этот интересующий регион расположен по адресу x=50, y=150. ROI имеет ширину 100 пикселы и высота 200 пикселы.

Минимальная разность интенсивности между углом и окружающей его областью, указанная как разделенная запятыми пара, состоящая из 'MinContrast'и скаляр в диапазоне (0 1). Минимальное значение контрастности представляет собой долю максимального значения класса изображения. Увеличьте это значение, чтобы уменьшить количество обнаруженных углов.

Минимальное допустимое качество углов, указанное как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'MinQuality'и скалярное значение в диапазоне [0,1]. Минимальное допустимое качество углов представляет долю максимального значения угловой метрики в изображении. Увеличьте это значение, чтобы удалить ошибочные углы.

Число реализуемых октав, указанное как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'NumOctaves'и целочисленный скаляр, больше или равен 0. Увеличьте это значение, чтобы обнаруживать большие блобы. Рекомендуемые значения находятся между 1 и 4. При установке NumOctaves кому 0функция отключает многомасштабное обнаружение. Он выполняет обнаружение в масштабе входного изображения, I.

Прямоугольная область для обнаружения углов, заданная как разделенная запятыми пара, состоящая из 'ROIи вектор формата [x y width height]. Первые два целых значения [x y] представляют расположение верхнего левого угла интересующей области. Последние два целых значения представляют ширину и высоту.

Выходные аргументы

свернуть все

Очки Brisk, возвращенные как BRISKPoints объект. Объект содержит информацию о характерных точках, обнаруженных по 2-му входному изображению оттенков серого.

Ссылки

[1] Лейтенеггер, С., М. Чли и Р. Зигварт. «BRISK: бинарные инвариантные масштабируемые ключевые точки», материалы Международной конференции IEEE, ICCV, 2011.

Расширенные возможности

.

См. также

Функции

Объекты

Темы

Представлен в R2014a

Документация по инструментарию компьютерного зрения

Поддержка