自定义特征提取器函数,指定为一个处理函数。自定义特征提取器函数提取特征用于视觉词汇的学习bagOfFeatures。您必须指定的CustomExtractor和函数处理,extractorFcn,一个自定义特征提取功能。

这个函数,extractorFcn,必须指定为一个函数处理文件:

extractorFcn = @exampleBagOfFeaturesExtractor;袋= bagOfFeatures (imd, CustomExtractor = extractorFcn)

函数[特性,featureMetrics] = exampleBagOfFeaturesExtractor (img)…

更多细节的定制器函数的输入和输出要求,明白了创建一个自定义特性提取器。你可以打开一个函数文件,并使用它作为模板在MATLAB命令行输入以下命令:

编辑(“exampleBagOfFeaturesExtractor.m”)

词汇树的属性,指定为一个双元素向量形式(numLevelsbranchingFactor]。numLevels是一个整数,指定水平词汇树的数量。branchingFactor是一个整数,指定一个因素控制的词汇量可以长在树上在连续的水平。的最大数量的视觉单词词汇所代表的树branchingFactor^numLevels。典型值numLevels之间的是1和6。典型值branchingFactor之间的是10和500年。使用实证分析选择最优值。

增加分支系数来生成一个更大的词汇量。增加词汇量提高了分类和图像检索精度,但也会增加编码图像。您可以使用一个词汇树与多个水平上创建词汇表10000个视觉单词的顺序或更多。多级树减少编码图像所需的时间与大型词汇表,但将需要更长的时间来创建。您可以使用一个树和一个水平词汇表只包含100 - 1000视觉单词。

最强的特性,指定为逗号分隔两人组成的StrongestFeatures和一个值的范围[0,1]。最强的价值代表了一部分功能使用的每个标签洛桑国际管理发展学院输入。

使进展显示屏幕,指定为逗号分隔两人组成的“详细的”和逻辑真正的或假。

选择为冲浪挑选点位置特征提取的方法,指定为逗号分隔两人组成的“PointSelection”,要么“网格”或“探测器”。有两个阶段的特征提取。首先,你选择一个方法选择的地点,(冲浪“探测器”或“网格”),PointSelection财产。第二阶段提取的特征。特征提取使用冲浪点选择方法提取器。

当您设置PointSelection来“探测器”,特征点选择使用一个加速健壮的功能(冲浪)检测器。否则,点被定义在一个预定义的网格间距的GridStep”。这个属性只适用于当你不指定一个自定义器的CustomExtractor财产。

在像素网格步长,指定为逗号分隔组成的“网格”和一个1×2 (xy)向量。这个属性只适用于当您设置PointSelection来“网格”和你不指定一个自定义提取器CustomExtractor财产。中的步骤x和y方向定义的间隔均匀网格。网格线的交点为特征提取定义位置。

块大小提取直立冲浪描述符,指定为逗号分隔两人组成的“BlockWidth”和1 -N向量的N块宽度。这个属性只适用于当你不指定一个自定义器的CustomExtractor财产。向量的每个元素对应于一个正方形块的大小的函数提取直立冲浪描述符。使用多个平方大小提取多尺度特性。所有指定的广场用于网格上的每个点提取。这个属性只适用于当您设置PointSelection来“网格”。块宽度对应于特征的规模。最低BlockWidth是32像素。

冲浪特征向量的方向,指定为一个逻辑标量。这个属性只适用于当你不指定一个自定义器的CustomExtractor财产。将此属性设置为真正的当你不需要估计海浪特征向量的方向。将其设置为假当你需要旋转图像描述符来获取信息。