В этом примере показано, как использовать предварительно созданный интерфейс MATLAB для функции OpenCV cv::Fast в MATLAB, чтобы обнаружить keypoints в изображении. Кроме того, используйте keyPointsToStruct служебная функция, чтобы записать keypoints, возвращенный OpenCV cv::Fast функционируйте к структуре MATLAB.

Добавьте интерфейс MATLAB в имена пакета OpenCV к списку импорта.

import clib.opencv.*;
import vision.opencv.util.*;

Считайте изображение в рабочее пространство MATLAB.

img = imread("elephant.jpg");

Создайте объекты интерфейса MATLAB для OpenCV MatND и InputArray классы, чтобы сохранить входное изображение.

[inputMat,inputArray] = createMat(img);

Создайте объект интерфейса MATLAB для OpenCV KeyPoint вектор при помощи clibArray функция.

keyPointsVec = clibArray("clib.opencv.cv.KeyPoint",0);

Задайте параметры для вычисления keypoints использование детектора FAST.

threshold = 100;
nonmaxSuppression = true;

Вычислите keypoints в изображении путем вызывания функции OpenCV cv::FAST в MATLAB.

cv.FAST(inputArray,keyPointsVec,threshold,nonmaxSuppression);

Преобразуйте KeyPoints объект, возвращенный OpenCV, функционирует в структуру MATLAB.

mlstruct = keyPointsToStruct(keyPointsVec);

Смотрите поля в структуре выхода MATLAB.

mlstruct

mlstruct = struct with fields:
       Location: [48x2 double]
          Scale: [48x1 double]
         Metric: [48x1 double]
           Misc: [48x1 double]
    Orientation: [48x1 double]

Отобразите входное изображение и постройте обнаруженный keypoints.

figure
imshow(img)
hold on
plot(mlstruct.Location(:,1),mlstruct.Location(:,2),"*r")
hold off