Exponenta Banner
exponenta event banner

corner

Найдите угловые точки в изображении

свернуть все на странице

corner не рекомендуется. Использование detectHarrisFeatures (Computer Vision Toolbox) или detectMinEigenFeatures (Computer Vision Toolbox) в Computer Vision Toolbox™ вместо этого.

Синтаксис

C = corner(I)
C = corner(I,method)
C = corner(I,N)
C = corner(I,method,N)
C = corner(___,Name,Value)

Описание

C = corner(I) обнаруживает углы в изображении I и возвращает их координаты в матричном C.

C = corner(I,method) обнаруживает углы в изображении I использование заданного method.

C = corner(I,N) обнаруживает углы в изображении I и возвращает максимум N углы.

C = corner(I,method,N) обнаруживает углы с помощью заданного метода и максимального количества углов.

пример

C = corner(___,Name,Value) задает параметры и соответствующие значения, которые управляют различными аспектами углового алгоритма обнаружения.

Примеры

свернуть все

I = checkerboard(50,2,2);
C = corner(I);
imshow(I)
hold on
plot(C(:,1),C(:,2),'r*');

Входные параметры

свернуть все

Полутоновое или бинарное изображение в виде m-by-n числовая матрица.

Угловой метод обнаружения в виде 'Harris' для углового детектора Харриса или 'MinimumEigenvalue' для минимального метода собственного значения Shi & Tomasi.

Максимальное количество углов, что corner функция может возвратиться в виде положительного целого числа.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: corner(I,'QualityLevel',0.2) задает минимальный уровень качества углов в изображении I как 0.2.

Отфильтруйте коэффициенты для отделимого фильтра сглаживания в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'FilterCoefficients' и числовой вектор. Вектор, V, должен иметь нечетную длину и минимальную длину 3. Векторное произведение, V*V', дает полное ядро фильтра. Коэффициенты фильтра по умолчанию даны fspecial('gaussian',[5 1],1.5).

Минимальное принятое качество углов в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'QualityLevel' и числовой скаляр в области значений (0, 1). Для уровня качества Q, тулбокс отклоняет углы кандидата с угловыми метрическими значениями меньше, чем Q * max(corner metric). Используйте большие значения Q, чтобы удалить ошибочные углы.

Фактор чувствительности, используемый в алгоритме обнаружения Харриса в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'SensitivityFactor' и числовой скаляр в области значений (0, 0.25). Чем меньший фактор чувствительности, тем более вероятно алгоритм должен обнаружить острые углы. Используйте этот параметр с 'Harris' method только.

Выходные аргументы

свернуть все

x и координаты y угловых точек обнаружили в изображении I, возвращенный как p-by-2 матрица.

Типы данных: double

Советы

corner и cornermetric функции оба обнаруживают углы в изображениях. Для большинства приложений используйте оптимизированный corner функционируйте, чтобы найти углы за один шаг. Если вы хотите большее управление угловым выбором, используйте cornermetric функция, чтобы вычислить угловую метрическую матрицу и затем написать ваш собственный алгоритм, чтобы найти пиковые значения.

Алгоритмы

corner функция выполняет подавление немаксимумов на углах кандидата, и углы на расстоянии по крайней мере в два пикселя.

Представленный в R2010b

Документация Image Processing Toolbox

Поддержка