estimateGeometricTransform

Оцените геометрическое преобразование из совпадающих пар 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 2-D объект геометрического преобразования, tform. The tform объект отображает inliers в matchedPoints1 к инкрустаторам в matchedPoints2.

Функция исключает выбросы, используя алгоритм M-estimator SAmple Consensus (MSAC). Алгоритм MSAC является вариантом алгоритма Random Sample Consensus (RANSAC). Результаты могут не быть идентичными между запусками из-за рандомизированного характера алгоритма MSAC.

Примечание

Эта функция будет удалена в следующем релизе. Используйте estimateGeometricTransform2d или estimateGeometricTransform3d функция, которая обеспечивает большую функциональность.

пример

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

пример

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

[___] = estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType, Name,Value) использует дополнительные опции, заданные одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар.

Примеры

свернуть все

Восстановление преобразованного изображения с помощью точек функций SURF

Открыть Live Script

Прочитайте изображение и отобразите его.

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

Искажает и отображает преобразованное изображение.

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

Обнаружение и извлечение функций из оригинала и преобразованных изображений.

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

Соответствие и отображение функций между изображениями.

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 With Outliers');

Исключить выбросы, оценить матрицу преобразования и отобразить результаты.

[tform,inlierIdx] = estimateGeometricTransform2D(matchedPtsDistorted,matchedPtsOriginal,'similarity');
inlierPtsDistorted = matchedPtsDistorted(inlierIdx,:);
inlierPtsOriginal  = matchedPtsOriginal(inlierIdx,:);

figure 
showMatchedFeatures(original,distorted,inlierPtsOriginal,inlierPtsDistorted)
title('Matched Inlier Points')

Используйте предполагаемое преобразование, чтобы восстановить и отобразить оригинальное изображение из 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 из изображения 1
`cornerPoints` | объекта `SURFPoints` | объекта `MSERRegions` | объекта `ORBPoints` | объекта `BRISKpoints` | `KAZEPoints` | M -by-2 матрица координат [x, y]

Совпадающие точки из изображения 1, заданные как KAZEPoints, cornerPoints объект, SURFPoints объект, MSERRegions объект, ORBPoints объект, BRISKPointsили M -by-2 матрица с координатами [x, y]. Функция исключает выбросы, используя алгоритм M-estimator SAmple Consensus (MSAC). Алгоритм MSAC является вариантом алгоритма Random Sample Consensus (RANSAC).

`matchedPoints2` - Совпадающие точки из изображения 2
`cornerPoints` | объекта `SURFPoints` | объекта `MSERRegions` | объекта `ORBPoints` | объекта `BRISKpoints` | `KAZEPoints` | M -by-2 матрица координат [x, y]

Совпадающие точки из изображения 2, заданные как KAZEPoints, cornerPoints объект, SURFPoints объект, MSERRegions объект, ORBPoints объект, BRISKPointsили M -by-2 матрица с координатами [x, y]. Функция исключает выбросы, используя алгоритм M-estimator SAmple Consensus (MSAC). Алгоритм MSAC является вариантом алгоритма Random Sample Consensus (RANSAC).

`transformType` - Тип преобразования
`'similarity'` | `'affine'` | `'projective'`

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

Тип преобразования	Минимальное количество совпадающих пар точек
`'similarity'`	2
`'affine'`	3
`'projective'`	4

Типы данных: char

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: 'Confidence', 99 устанавливает доверительное значение равным 99.

`'MaxNumTrials'` - Максимальное количество случайных испытаний
`1000` (по умолчанию) | положительное целое число

Максимальное количество случайных испытаний для нахождения инкрустаторов, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'MaxNumTrials'и положительный целочисленный скаляр. Увеличение этого значения улучшает робастность результатов за счет дополнительных расчетов.

`'Confidence'` - Доверие в нахождении максимального количества инлиеров
`99` (по умолчанию) | положительный числовой скаляр

Доверие в нахождении максимального количества инкрустаторов, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Confidence'и процентный числовой скаляр в области значений (0 100). Увеличение этого значения улучшает робастность результатов за счет дополнительных расчетов.

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

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

Выходные аргументы

свернуть все

`tform` - Геометрическое преобразование
`affine2d` | объекта `projective2d` объект

Геометрическое преобразование, возвращенное как affine2d объект или projective2d объект.

Возвращенная геометрическая матрица преобразования отображает inliers в matchedPoints1 к инкрустаторам в matchedPoints2. Когда вы устанавливаете transformType вход в любой из 'similarity' или 'affine', функция возвращает affine2d объект. В противном случае возвращается projective2d объект.

`status` - Код состояния
`0` | `1` | `2`

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

`status`	Описание
`0`	Нет ошибок.
`1`	`matchedPoints1` и `matchedPoints2` входы не содержат достаточного количества точек.
`2`	Не найдено достаточного количества инлиеров.

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

Типы данных: double

`inlierpoints1` - Inlier точки в изображении 1
inlier points

Точки Inlier в изображении 1, возвращенные так же, как и входные совпадающие точки.

`inlierpoints2` - Inlier точки в изображении 2
inlier points

Точки Inlier в изображении 2, возвращенные так же, как и входные совпадающие точки.

Ссылки

[1] Hartley, R. and A. Zisserman, «Multiple View Geometry in Компьютерное Зрение», Cambridge University Press, 2003.

[2] Torr, P. H. S., and A. Zisserman, «MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry», Компьютерное Зрение and Image Understanding, 2000.

Расширенные возможности

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

Указания и ограничения по применению:

Вы не можете использовать SURFPoints объект как вход в estimateGeometricTransform. Для получения дополнительной информации о том, как использовать, смотрите пример «Введение в генерацию кода с сопоставлением функций и регистрацией» SURFPoints с estimateGeometricTransform в кодегене.

Введенный в R2013a

Документация

estimateGeometricTransform

Синтаксис

Описание

Примеры

Восстановление преобразованного изображения с помощью точек функций SURF

Входные параметры

`matchedPoints1` - Совпадающие точки из изображения 1
`cornerPoints` | объекта `SURFPoints` | объекта `MSERRegions` | объекта `ORBPoints` | объекта `BRISKpoints` | `KAZEPoints` | M -by-2 матрица координат [x, y]

`matchedPoints2` - Совпадающие точки из изображения 2
`cornerPoints` | объекта `SURFPoints` | объекта `MSERRegions` | объекта `ORBPoints` | объекта `BRISKpoints` | `KAZEPoints` | M -by-2 матрица координат [x, y]

`transformType` - Тип преобразования
`'similarity'` | `'affine'` | `'projective'`

Аргументы в виде пар имя-значение

`'MaxNumTrials'` - Максимальное количество случайных испытаний
`1000` (по умолчанию) | положительное целое число

`'Confidence'` - Доверие в нахождении максимального количества инлиеров
`99` (по умолчанию) | положительный числовой скаляр

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

Выходные аргументы

`tform` - Геометрическое преобразование
`affine2d` | объекта `projective2d` объект

`status` - Код состояния
`0` | `1` | `2`

`inlierpoints1` - Inlier точки в изображении 1
inlier points

`inlierpoints2` - Inlier точки в изображении 2
inlier points

Ссылки

Расширенные возможности

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

См. также

Темы

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка

Документация

estimateGeometricTransform

Синтаксис

Описание

Примеры

Восстановление преобразованного изображения с помощью точек функций SURF

Входные параметры

matchedPoints1 - Совпадающие точки из изображения 1 cornerPoints | объекта SURFPoints | объекта MSERRegions | объекта ORBPoints | объекта BRISKpoints | KAZEPoints | M -by-2 матрица координат [x, y]

matchedPoints2 - Совпадающие точки из изображения 2 cornerPoints | объекта SURFPoints | объекта MSERRegions | объекта ORBPoints | объекта BRISKpoints | KAZEPoints | M -by-2 матрица координат [x, y]

transformType - Тип преобразования 'similarity' | 'affine' | 'projective'

Аргументы в виде пар имя-значение

'MaxNumTrials' - Максимальное количество случайных испытаний 1000 (по умолчанию) | положительное целое число

'Confidence' - Доверие в нахождении максимального количества инлиеров 99 (по умолчанию) | положительный числовой скаляр

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

Выходные аргументы

tform - Геометрическое преобразование affine2d | объекта projective2d объект

status - Код состояния 0 | 1 | 2

inlierpoints1 - Inlier точки в изображении 1 inlier points

inlierpoints2 - Inlier точки в изображении 2 inlier points

Ссылки

Расширенные возможности

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

См. также

Темы

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка

`matchedPoints1` - Совпадающие точки из изображения 1
`cornerPoints` | объекта `SURFPoints` | объекта `MSERRegions` | объекта `ORBPoints` | объекта `BRISKpoints` | `KAZEPoints` | M -by-2 матрица координат [x, y]

`matchedPoints2` - Совпадающие точки из изображения 2
`cornerPoints` | объекта `SURFPoints` | объекта `MSERRegions` | объекта `ORBPoints` | объекта `BRISKpoints` | `KAZEPoints` | M -by-2 матрица координат [x, y]

`transformType` - Тип преобразования
`'similarity'` | `'affine'` | `'projective'`

`'MaxNumTrials'` - Максимальное количество случайных испытаний
`1000` (по умолчанию) | положительное целое число

`'Confidence'` - Доверие в нахождении максимального количества инлиеров
`99` (по умолчанию) | положительный числовой скаляр

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

`tform` - Геометрическое преобразование
`affine2d` | объекта `projective2d` объект

`status` - Код состояния
`0` | `1` | `2`

`inlierpoints1` - Inlier точки в изображении 1
inlier points

`inlierpoints2` - Inlier точки в изображении 2
inlier points

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