detectKAZEFeatures

检测风之风的特征并返回KAZEPoints对象

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语法

点= detectKAZEFeatures(我)

点= detectKAZEFeatures(我名字,值)

描述

例子

点= detectKAZEFeatures (我）返回一个KAZEPoints包含在二维灰度图像中检测到的KAZE关键点信息的对象。该函数利用非线性扩散为给定的图像构造一个尺度空间。然后从尺度空间中检测出多尺度的角点特征。

点= detectKAZEFeatures (我，名称,值）返回一个KAZEPoints一个或多个Name、Value对参数指定的附加选项

例子

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检测图像中的KAZE特征点

打开生活的脚本

检测并绘制KAZE特征点。

读一个图像。

我= imread (“cameraman.tif”）;

检测图像中的风标点。

点= detectKAZEFeatures(我);

画出20个最强的点。

imshow (I)在情节(selectStrongest(分、20))从

Figure包含一个轴对象。坐标轴对象包含图像、直线三个类型的对象。

检测KAZE特征和显示特定的点

打开生活的脚本

检测KAZE特征和显示设置您想要绘制的特定KAZE点。

读一个图像。

我= imread (“cameraman.tif”）;

检测图像中的KAZE特征。

点= detectKAZEFeatures(我);

选择并显示检测到的最后5点。

imshow(我);持有在；情节(点(end-4:结束));持有从；

Figure包含一个轴对象。坐标轴对象包含图像、直线三个类型的对象。

输入参数

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`我`- - - - - -输入图像
二维灰度图像

输入图像，指定为二维灰度图像。

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16|逻辑

名称-值参数

指定可选的逗号分隔对名称,值参数。的名字参数名是和吗价值对应的值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:“扩散”，“地区”

`扩散`- - - - - -电导率的计算方法
`“地区”`(默认)|`“sharpedge”`|`“边缘”`

计算电导率的方法，指定为“地区”，“sharpedge”,或“边缘”．计算是基于尺度空间中一个层的一阶导数。

方法	选择功能
`“地区”`	大的区域。利用佩罗纳和马利克电导率系数，`1 / (1 + dL ^ 2 / k ^ 2)`．
`“sharpedge”`	高对比度的边缘。利用佩罗纳和马利克电导率系数，`exp (- \| dL \| ^ 2 / k ^ 2)`．
`“边缘”`	平滑的在边缘的两边而不是穿过它。使用Weickert导电系数。

`阈值`- - - - - -局部极值
`0.0001`(默认)|标量

局部极值，指定为大于或等于的标量0．增加此值以排除不太重要的局部极值。

`NumOctaves`- - - - - -多尺度检测因素
`3.`(默认)|正整数

多尺度检测因子，指定为正整数。增加这个值来检测更大的特性。要禁用多尺度检测，请设置NumOctaves来1．当设置值为时1，函数检测输入图像的尺度。建议取值范围为1 ~ 4。

`NumScaleLevels`- - - - - -规模水平
`4`(默认)|整数

刻度级别，指定为[3,10]范围内的整数。增加这个值以实现更平滑的缩放变化。增加这个值还可以在八度之间提供额外的中间音阶。建议取值范围为1 ~ 4。

`ROI`- - - - - -矩形区域大小
`[1 1 size(I,2) size(I,1)]`(默认)|第4单元向量

用于角点检测的矩形区域大小，指定为4元素向量，格式为[yx宽度高度］．(yx值从矩形的左上角开始测量。

输出参数

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`点`- KAZE点对象
`KAZEpoints`对象

风点，归为一KAZEPoints对象。该对象包含在二维灰度输入图像中检测到的特征点的信息。

参考文献

Alcantarilla, P.F, A. Bartoli和A. j . Davison。“KAZE特性。”ECCV 2012，第六部分，LNCS 7577．2012年,p . 214

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用说明和限制:

使用一个链接到OpenCV(版本3.4.0)库的c++编译器生成可移植的C代码。看到为使用OpenCV库的函数生成可移植的C代码．

另请参阅

功能

detectSURFFeatures|detectMinEigenFeatures|detectBRISKFeatures|detectFASTFeatures|detectMSERFeatures|detectORBFeatures|extractFeatures|extractHOGFeatures|detectHarrisFeatures|detectFASTFeatures|matchFeatures

对象

MSERRegions|SURFPoints|BRISKPoints|cornerPoints|binaryFeatures

介绍了R2017b

detectKAZEFeatures

语法

描述

例子

检测图像中的KAZE特征点

检测KAZE特征和显示特定的点

输入参数

`我`- - - - - -输入图像
二维灰度图像

名称-值参数

`扩散`- - - - - -电导率的计算方法
`“地区”`(默认)|`“sharpedge”`|`“边缘”`

`阈值`- - - - - -局部极值
`0.0001`(默认)|标量

`NumOctaves`- - - - - -多尺度检测因素
`3.`(默认)|正整数

`NumScaleLevels`- - - - - -规模水平
`4`(默认)|整数

`ROI`- - - - - -矩形区域大小
`[1 1 size(I,2) size(I,1)]`(默认)|第4单元向量

输出参数

`点`- KAZE点对象
`KAZEpoints`对象

参考文献

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

另请参阅

功能

对象

计算机视觉工具箱文档

万博1manbetx

用MATLAB介绍深度学习

detectKAZEFeatures

语法

描述

例子

检测图像中的KAZE特征点

检测KAZE特征和显示特定的点

输入参数

我- - - - - -输入图像二维灰度图像

名称-值参数

扩散- - - - - -电导率的计算方法“地区”(默认)|“sharpedge”|“边缘”

阈值- - - - - -局部极值0.0001(默认)|标量

NumOctaves- - - - - -多尺度检测因素3.(默认)|正整数

NumScaleLevels- - - - - -规模水平4(默认)|整数

ROI- - - - - -矩形区域大小[1 1 size(I,2) size(I,1)](默认)|第4单元向量

输出参数

点- KAZE点对象KAZEpoints对象

参考文献

扩展功能

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

另请参阅

功能

对象

计算机视觉工具箱文档

万博1manbetx

用MATLAB介绍深度学习

`我`- - - - - -输入图像
二维灰度图像

`扩散`- - - - - -电导率的计算方法
`“地区”`(默认)|`“sharpedge”`|`“边缘”`

`阈值`- - - - - -局部极值
`0.0001`(默认)|标量

`NumOctaves`- - - - - -多尺度检测因素
`3.`(默认)|正整数

`NumScaleLevels`- - - - - -规模水平
`4`(默认)|整数

`ROI`- - - - - -矩形区域大小
`[1 1 size(I,2) size(I,1)]`(默认)|第4单元向量

`点`- KAZE点对象
`KAZEpoints`对象

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。