Exponenta Banner
exponenta event banner

detectBRISKFeatures

Обнаружение функций BRISK и возврат BRISKPoints объект

Свернуть все на странице

Синтаксис

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

Описание

пример

points = detectBRISKFeatures(I) возвращает BRISKPoints объект, points. Объект содержит информацию об функциях BRISK, обнаруженных в 2-D полутоновом входном изображении, I. detectBRISKFeatures функция использует алгоритм Binary Robust Invariant Scalable Keypoints (BRISK), чтобы обнаружить многомасштабные угловые функции.

points = detectBRISKFeatures(I,Name,Value) использует дополнительные опции, заданные одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Прочтите изображение.

  I = imread('cameraman.tif');

Найдите точки BRISK.

  points = detectBRISKFeatures(I);

Отображение результатов.

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

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

Входные параметры

свернуть все

Входное изображение, заданное в 2-D полутоновом цвете. Входное изображение должно быть реальным и неразборчивым.

Пример:

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

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'MinQuality', 0.1, 'ROI', [50,150,100,200] указывает, что детектор должен использовать 10% минимально допустимое качество углов в пределах заданной необходимой области. Этот необходимая область расположена по адресу x= 50, y= 150. Информация только для чтения имеет ширину 100 пиксели и высота 200 пиксели.

Минимальное различие интенсивности между углом и окружающей его областью, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'MinContrast'и скаляр в области значений (0 1). Минимальное значение контрастности представляет часть максимального значения класса изображения. Увеличьте это значение, чтобы уменьшить количество обнаруженных углов.

Минимальное принятое качество углов, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'MinQuality'и скалярное значение 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 для реализации, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из NumOctaves'и целочисленный скаляр, больше или равный 0. Увеличьте это значение, чтобы обнаружить большие blobs. Рекомендуемые значения находятся между 1 и 4. Когда вы задаете NumOctaves на 0функция отключает многомасштабное обнаружение. Он выполняет обнаружение в масштабе входного изображения, I.

Прямоугольная область для определения угла, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'ROI'и вектор формата [<reservedrangesplaceholder5> <reservedrangesplaceholder4> <reservedrangesplaceholder3> <reservedrangesplaceholder2>]. Первые два целочисленных значения [x y] представляют расположение верхнего левого угла необходимой области. Последние два целочисленных значения представляют ширину и высоту.

Выходные аргументы

свернуть все

Бриск набирает очки, возвращается как BRISKPoints объект. Объект содержит информацию о точках функций, обнаруженных на 2-D входном изображении в полутоновом цвете.

Ссылки

[1] Лейтенеггер, С., М. Хли и Р. Зигварт. «BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints», Труды Международной конференции IEEE, ICCV, 2011.

Расширенные возможности

.

См. также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2014a

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка