Exponenta Banner
exponenta event banner

detectHarrisFeatures

Обнаружение углов с помощью алгоритма Харриса-Стивенса и возврат cornerPoints объект

свернуть все на странице

Синтаксис

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

Описание

пример

points = detectHarrisFeatures(I) возвращает cornerPoints объект, points. Объект содержит информацию о точках элемента, обнаруженных на 2-D входном изображении. I. detectHarrisFeatures функция использует алгоритм Харриса-Стивенса для поиска этих характерных точек.

points = detectHarrisFeatures(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 = checkerboard;

Найдите углы.

corners = detectHarrisFeatures(I);

Просмотрите результаты.

imshow(I); hold on;
plot(corners.selectStrongest(50));

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type image, line.

Входные аргументы

свернуть все

Входное изображение, указанное как M-by-N 2-D изображение. Входное изображение должно быть реальным и непроверенным.

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','0.01','ROI', [50,150,100,200] указывает, что детектор должен использовать 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.

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. Для удаления ошибочных углов можно использовать большие значения.

Пример: 'MinQuality', 0.01

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Гауссова размерность фильтра, заданная как разделенная запятыми пара, состоящая из 'FilterSize'и нечетное целое значение в диапазоне [3, min(size(I))].

Гауссов фильтр сглаживает градиент входного изображения.

Функция использует FilterSize значение для расчета размеров фильтра, FilterSizeоколо-FilterSize. Он также определяет стандартное отклонение гауссова фильтра как FilterSize/3.

Пример: 'FilterSize', 5

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

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.

Пример: 'ROI', [50,150,100,200]

Выходные аргументы

свернуть все

Объект угловых точек, возвращенный как cornerPoints объект. Объект содержит информацию о точках элемента, обнаруженных на 2-D входном изображении.

Ссылки

[1] Харрис, К. и М. Стивенс, «Комбинированный детектор углов и кромок», материалы 4-й конференции Alvey Vision, август 1988, стр. 147-151.

Расширенные возможности

.

См. также

Функции

Объекты

Темы

Представлен в R2013a

Документация по инструментарию компьютерного зрения

Поддержка