Exponenta Banner
exponenta event banner

detectHarrisFeatures

Обнаружьте углы с помощью алгоритма Харриса-Стивенса и возвратите 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 характерных точках, обнаруженных в 2D входном изображении, I. detectHarrisFeatures функционируйте использует алгоритм Харриса-Стивенса, чтобы найти эти характерные точки.

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

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Чтение изображения.

I = checkerboard;

Найдите углы.

corners = detectHarrisFeatures(I);

Отобразите результаты.

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

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

Входные параметры

свернуть все

Введите изображение, заданный M-by-N 2D изображение. Входное изображение должно быть действительным и неразреженным.

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

Пример: 'MinQuality', 0.01

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

Гауссова размерность фильтра в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'FilterSize'и нечетное целочисленное значение в области значений [3, min(sizei))].

Гауссов фильтр сглаживает градиент входного изображения.

Функция использует FilterSize значение, чтобы вычислить размерности фильтра, FilterSize- FilterSize. Это также задает 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 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.

Пример: 'ROI', [50,150,100,200]

Выходные аргументы

свернуть все

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

Ссылки

[1] Харрис, C. и М. Стивенс, "Объединенный Детектор Угла и Ребра", Продолжения 4-й Конференции по Видению Alvey, август 1988, стр 147-151.

Расширенные возможности

Смотрите также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2013a

Документация Computer Vision Toolbox

Поддержка