Exponenta Banner
exponenta event banner

detectBRISKFeatures

Обнаружьте функции BRISK и возвратите 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 о функциях BRISK, обнаруженных в 2D полутоновом входном изображении, I. detectBRISKFeatures функционируйте использует алгоритм Бинарного устойчивого инвариантного масштабируемого Keypoints (BRISK), чтобы обнаружить многошкальные угловые функции.

points = detectBRISKFeatures(I,Name,Value) дополнительные опции использования заданы одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Чтение изображения.

  I = imread('cameraman.tif');

Найдите точки BRISK.

  points = detectBRISKFeatures(I);

Отобразите результаты.

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

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

Входные параметры

свернуть все

Введите изображение, заданное в 2D шкале полутонов. Входное изображение должно быть действительным и неразреженным.

Пример:

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

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: 'MinQuality',0.1, 'ROI', [50,150,100,200] указывает, что детектор должен использовать 10%-е минимальное принятое качество углов в обозначенной необходимой области. Эта необходимая область расположена в x=50Y=150. ROI имеет ширину 100 пиксели и высота 200 'pixels'.

Минимальное различие в интенсивности между углом и его окружающей областью в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'MinContrast'и скаляр в области значений (0 1). Минимальное контрастное значение представляет часть максимального значения класса изображений. Увеличьте это значение, чтобы сократить количество обнаруженных углов.

Минимальное принятое качество углов в виде разделенной запятой пары, состоящей 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, чтобы реализовать в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumOctaves'и целочисленный скаляр, больше, чем или равный 0. Увеличьте это значение, чтобы обнаружить большие блобы. Рекомендуемые значения между 1 и 4. Когда вы устанавливаете NumOctaves к 0, функция отключает многошкальное обнаружение. Это выполняет обнаружение в шкале входного изображения, I.

Прямоугольная область для углового обнаружения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ROI'и вектор из формата [x y width height]. Первые два целочисленных значения [x y] представляют местоположение верхнего левого угла необходимой области. Последние два целочисленных значения представляют ширину и высоту.

Выходные аргументы

свернуть все

Оживленные точки, возвращенные как BRISKPoints объект. Объект содержит информацию о характерных точках, обнаруженных в 2D полутоновом входном изображении.

Ссылки

[1] Leutenegger, S., М. Чли и Р. Сигварт. “BRISK: бинарный устойчивый инвариантный масштабируемый Keypoints”, продолжения международной конференции IEEE, ICCV, 2011.

Расширенные возможности

Смотрите также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2014a

Документация Computer Vision Toolbox

Поддержка