Exponenta Banner

detectHarrisFeatures

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

Свернуть все на странице

Синтаксис

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

Описание

пример

points = detectHarrisFeatures(I) возвращает cornerPoints объект, points. Объект содержит информацию о точках функций, обнаруженных в 2-D входном изображении, I. detectHarrisFeatures функция использует алгоритм Харриса-Стефенса, чтобы найти эти характерные точки.

points = detectHarrisFeatures(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 = checkerboard;

Найдите углы.

corners = detectHarrisFeatures(I);

Отображение результатов.

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

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

Входные параметры

свернуть все

Входное изображение, заданное как M -by N 2-D изображение. Входное изображение должно быть реальным и неразборчивым.

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', '0.01', 'ROI', [50,150,100,200] указывает, что детектор должен использовать минимально допустимое качество углов 1% 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 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. Большие значения могут использоваться, чтобы удалить ошибочные углы.

Пример: 'MinQuality', 0.01

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

Размерность Гауссова фильтра, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'FilterSize'и нечетное целое значение в области значений [3, min(size(I))].

Гауссов фильтр сглаживает градиент входа изображения.

Функция использует FilterSize значение для вычисления размерностей фильтра, FilterSize-by- FilterSize. Это 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 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.

Пример: 'ROI', [50,150,100,200]

Выходные аргументы

свернуть все

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

Ссылки

[1] Harris, C. and M. Stephens, «A Combined Corner and Edge Detector», Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference, August 1988, pp. 147-151.

Расширенные возможности

.

См. также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2013a

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка