Обнаружьте круговой шаблон сетки в изображениях
imagePoints = detectCircleGridPoints(I,patternDims)I. Для получения дополнительной информации о круговых шаблонах сетки смотрите Круговые Шаблоны Сетки.
[ обнаруживает круговую сетку в файлах изображений, заданных imagePoints,imagesUsed] = detectCircleGridPoints(imageFileNames,patternDims)imageFileNames, и дополнительно возвращает список изображений, в которых круговой сеткой является обнаруженный imagesUsed.
[___] = detectCircleGridPoints( обнаруживает круговую сетку в заданных изображениях images,patternDims)images.
[ обнаруживает круговую сетку в стереопарах файлов изображений, заданных imagePoints,pairsUsed] = detectCircleGridPoints(imageFileNames1,imageFileNames2,patternDims)imageFileNames1 и imageFileNames2. Функция дополнительно возвращает список пар, в которых шаблоном является обнаруженный pairsUsed.
[___] = detectCircleGridPoints( обнаруживает круговую сетку в стереопарах файлов изображений, заданных images1,images2,patternDims)images1 и images2.
[___] = detectCircleGridPoints(___, задает опции с помощью одних или нескольких аргументов name-value в дополнение к любой комбинации аргументов от предыдущих синтаксисов. Например, Name=Value)detectCircleGridPointsi, patternDims, PatternType="symmetric") обнаруживает симметричную круговую сетку в заданной рабочей области.
Загрузите изображение, содержащее круговой шаблон сетки в рабочую область.
imageFileName = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata', ... 'calibration','circleGrid','mono','image08.jpg'); I = imread(imageFileName);
Задайте размерности для кругового шаблона сетки.
patternDims = [8 11];
Обнаружьте круговые узлы решетки.
imagePoints = detectCircleGridPoints(I,patternDims,PatternType="symmetric")imagePoints = 88×2
395.1729 358.4451
383.5573 388.4410
370.8857 420.9698
356.9887 456.5418
341.6686 495.7388
325.0617 538.9151
306.5055 586.8763
285.8323 640.1285
436.4195 363.5016
426.5806 393.4896
⋮
Отобразите обнаруженные точки на изображении.
J = insertText(I,imagePoints,1:size(imagePoints,1)); J = insertMarker(J,imagePoints,'x',Color="green",Size=5); imshow(J) title("Detected a Circle Grid of Dimensions " + mat2str(patternDims))
![Figure contains an axes object. The axes object with title Detected a Circle Grid of Dimensions [8 11] contains an object of type image.](../../examples/vision/win64/DetectASymmetricCircleGridInAnImageExample_01.png)
Задайте свои калибровочные изображения.
imageDir = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata', ... 'calibration','circleGrid','stereo'); leftImages = imageDatastore(fullfile(imageDir,'left')); rightImages = imageDatastore(fullfile(imageDir,'right')); images1 = leftImages.Files; images2 = rightImages.Files;
Задайте размерности для кругового шаблона сетки.
patternDims = [4 11];
Обнаружьте круговые узлы решетки в изображениях.
[imagePoints,pairsUsed] = detectCircleGridPoints(images1,images2,patternDims);
Отобразите точки от первых четырех изображений камеры один.
figure t1 = tiledlayout(2,2,TileSpacing="compact",Padding="compact"); for i = 1:4 nexttile imshow(images1{i}) hold on plot(imagePoints(:,1,i,1),imagePoints(:,2,i,1),"gx"); end title(t1,"Camera 1")
Отобразите точки от первых четырех изображений от камеры два.
images2 = images2(pairsUsed); figure t2 = tiledlayout(2,2,TileSpacing="compact",Padding="compact"); for i = 1:4 nexttile imshow(images2{i}) hold on plot(imagePoints(:,1,i,2),imagePoints(:,2,i,2),"gx"); end title(t2,"Camera 2")
patternDims — Размерности шаблонаРазмерности шаблона в виде двухэлементного вектора, который представляет количество кругов в x и размерностях y изображения, соответственно. Для получения дополнительной информации о круговых шаблонах сетки смотрите Круговые Шаблоны Сетки.
| Асимметричный | Симметричный |
|---|---|
|
|
|
I изображениеОтобразите в виде 2D изображения истинного цвета или полутонового изображения.
Типы данных: uint8 | int16 | uint16 | single | double
images ИзображенияИзображения в виде H-by-W-by-numColorChannels-by-numImages массив, где H и W описывают высоту и ширину каждого изображения, соответственно. numColorChannels является количеством цветовых каналов в каждом изображении, и numImages является количеством изображений.
Типы данных: uint8 | int16 | uint16 | single | double
images1 — Стереопара отображает от камеры одинСтереопара отображает от камеры один в виде H-by-W-by-numColorChannels-by-numImages массив, где H и W описывают высоту и ширину каждого изображения, соответственно. numColorChannels является количеством цветовых каналов в каждом изображении, и numImages является количеством изображений
Типы данных: uint8 | int16 | uint16 | single | double
images2 — Стереопара отображает от камеры дваСтереопара отображает от камеры два в виде H-by-W-by-numColorChannels-by-numImages массив, где H и W описывают высоту и ширину каждого изображения, соответственно. numColorChannels является количеством цветовых каналов в каждом изображении, и numImages является количеством изображений
Типы данных: uint8 | int16 | uint16 | single | double
imageFileNames — Имена файла образаИмена файла образа в виде массива ячеек из символьных векторов или массива строк.
imageFileNames1 — Имена файлов стереоизображения для камеры одинИмена файлов стереоизображения для камеры один в виде массива ячеек из символьных векторов или массива строк.
imageFileNames2 — Имена файлов стереоизображения для камеры дваИмена файлов стереоизображения для камеры два в виде массива ячеек из символьных векторов или массива строк.
Задайте дополнительные пары аргументов как Name1=Value1,...,NameN=ValueN, где Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Аргументы name-value должны появиться после других аргументов, но порядок пар не имеет значения.
detectCircleGridPointsi, patternDims, PatternType="symmetric") обнаруживает симметричную круговую сетку в заданной рабочей области.Для кругового шаблона сетки, который будет обнаружен, должен шаблон:
Содержите по крайней мере 16 кругов
Полностью отобразьтесь в изображении одной камеры или в обоих изображениях пары стереофотоаппаратов