detectKAZEFeatures

Обнаружьте функции KAZE и возвратите KAZEPoints объект

Описание

пример

points = detectKAZEFeatures(I) возвращает KAZEPoints объект, содержащий информацию о KAZE keypoints обнаруженный в 2D полутоновом изображении. Функция использует нелинейную диффузию, чтобы создать пробел шкалы для данного изображения. Это затем обнаруживает многошкальные угловые функции от пробела шкалы.

points = detectKAZEFeatures(I,Name,Value) возвращает KAZEPoints объект с дополнительными опциями, заданными одной или несколькими парами значений - Name, Value

Примеры

свернуть все

Обнаружьте и постройте характерные точки KAZE.

Считайте изображение.

I = imread('cameraman.tif');

Обнаружьте точки KAZE в изображении.

points = detectKAZEFeatures(I);

Постройте 20 самых сильных точек.

imshow(I)
hold on
plot(selectStrongest(points,20))
hold off

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

Обнаружьте функции KAZE, и отображение установило определенный KAZE, указывает, что вы хотите построить.

Считайте изображение.

I = imread('cameraman.tif');

Обнаружьте функции KAZE в изображении.

points = detectKAZEFeatures(I);

Выберите и отобразите последние 5 обнаруженных точек.

imshow(I);
hold on;
plot(points(end-4:end));
hold off;

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

Входные параметры

свернуть все

Введите изображение в виде 2D полутонового изображения.

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: 'Diffusion', 'region'

Метод, чтобы вычислить проводимость в виде 'region', 'sharpedge', или 'edge'. Расчет основан на производных первого порядка слоя на пробеле шкалы.

МетодВыбранные функции
'region'Большие области. Использует коэффициент проводимости Пероны и Малика, 1/(1 + dL^2/k^2).
'sharpedge'Высококонтрастные ребра. Использует коэффициент проводимости Пероны и Малика, exp(-|dL|^2/k^2).
'edge'Сглаживание с обеих сторон ребра, а не через него. Использует коэффициент проводимости Weickert.

Локальные экстремальные значения в виде скаляра, больше, чем или равный 0. Увеличьте это значение, чтобы исключить менее значительные локальные экстремальные значения.

Многошкальный фактор обнаружения в виде положительного целого числа. Увеличьте это значение, чтобы обнаружить большие функции. Чтобы отключить многошкальное обнаружение, установите NumOctaves к 1. Когда вы устанавливаете значение к 1, функция обнаруживает шкалу входного изображения. Рекомендуемые значения между 1 и 4.

Масштабируйте уровни в виде целого числа в области значений [3,10]. Увеличьте это значение, чтобы достигнуть более сглаженных изменений шкалы. Увеличение этого значения также обеспечивает дополнительные промежуточные шкалы между октавами. Рекомендуемые значения между 1 и 4.

Прямоугольный размер области для углового обнаружения в виде вектора с 4 элементами в формате [y x width height]. [y x] значения измеряются от левого верхнего угла прямоугольника.

Выходные аргументы

свернуть все

Точки KAZE, возвращенные как KAZEPoints объект. Объект содержит информацию о характерных точках, обнаруженных в 2D полутоновом входном изображении.

Ссылки

[1] Alcantarilla, P.F., А. Бартоли и А.Дж. Дэйвисон. "Функции KAZE". ECCV 2012, Часть VI, LNCS 7577. 2012, p. 214

Расширенные возможности

Введенный в R2017b