estimateGeometricTransform
(不推荐)估计几何变换从匹配点对
estimateGeometricTransform不推荐。使用estgeotform2d或estgeotform3d函数来代替。有关更多信息,请参见兼容性的考虑。
语法
描述
tform= estimateGeometricTransform (matchedPoints1,matchedPoints2,transformType)tform。的tform内围层的对象映射matchedPoints1的窗matchedPoints2。
函数使用M-estimator排除异常值样本共识(MSAC)算法。MSAC算法随机样本共识的一种变体(RANSAC)算法。结果可能不是相同的运行之间,因为MSAC算法的随机性质。
(返回相应的内围层点tform,inlierpoints1,inlierpoints2)= estimateGeometricTransform (matchedPoints1,matchedPoints2,transformType)inlierpoints1和inlierpoints2。
(___,返回一个状态码状态)= estimateGeometricTransform (matchedPoints1,matchedPoints2,transformType)0,1,或2。如果你不要求状态的函数返回一个错误代码输出,不能产生结果的条件。
(___)= estimateGeometricTransform (使用附加选项指定一个或多个名称参数。matchedPoints1,matchedPoints2,transformType,名称,值)
例子
转换图像恢复使用上网功能点
读一个图像,显示它。
原始= imread (“cameraman.tif”);imshow(原始)标题(“基础镜像”)
扭曲和显示转换后的图像。
扭曲= imresize(原始,0.7);扭曲= imrotate(扭曲、31);图imshow(扭曲)标题(改变了形象的)
检测和提取特征从原始和转换后的图像。
ptsOriginal = detectSURFFeatures(原始);ptsDistorted = detectSURFFeatures(扭曲);[featuresOriginal, validPtsOriginal] = extractFeatures(原始ptsOriginal);[featuresDistorted, validPtsDistorted] = extractFeatures(扭曲,ptsDistorted);
图像之间的匹配和显示功能。
index_pairs = matchFeatures (featuresOriginal featuresDistorted);matchedPtsOriginal = validPtsOriginal (index_pairs (: 1));matchedPtsDistorted = validPtsDistorted (index_pairs (:, 2));图showMatchedFeatures(原始的、扭曲、matchedPtsOriginal matchedPtsDistorted)标题(“与异常值匹配的冲浪点”);
排除异常值,估算的变换矩阵,并显示结果。
[tform, inlierIdx] = estimateGeometricTransform2D (matchedPtsDistorted matchedPtsOriginal,“相似”);inlierPtsDistorted = matchedPtsDistorted (inlierIdx:);inlierPtsOriginal = matchedPtsOriginal (inlierIdx:);图showMatchedFeatures(原始的、扭曲、inlierPtsOriginal inlierPtsDistorted)标题(“匹配窗点”)
恢复使用估计转换和显示的原始图像扭曲的形象。
outputView = imref2d(大小(原始));Ir = imwarp (tform扭曲,“OutputView”,outputView);图imshow (Ir);标题(恢复图像的);
输入参数
matchedPoints1- - - - - -从图1匹配点
cornerPoints对象|SIFTPoints|SURFPoints对象|MSERRegions对象|ORBPoints对象|BRISKpoints|KAZEPoints|米2的矩阵x,y)坐标
从图1匹配点,指定为一个KAZEPoints,cornerPoints对象,SIFTPoints,SURFPoints对象,MSERRegions对象,ORBPoints对象,BRISKPoints或者一个米2 (x, y)坐标的矩阵。函数使用M-estimator排除异常值样本共识(MSAC)算法。MSAC算法随机样本共识的一种变体(RANSAC)算法。
matchedPoints2- - - - - -从图2匹配点
cornerPoints对象|SIFTPoints|SURFPoints对象|MSERRegions对象|ORBPoints对象|BRISKpoints|KAZEPoints|米2的矩阵x,y)坐标
从图2匹配点,指定为一个KAZEPoints,cornerPoints对象,SIFTPoints,SURFPoints对象,MSERRegions对象,ORBPoints对象,BRISKPoints或者一个米2 (x, y)坐标的矩阵。函数使用M-estimator排除异常值样本共识(MSAC)算法。MSAC算法随机样本共识的一种变体(RANSAC)算法。
transformType- - - - - -转换类型
“相似”|“仿射”|“射影”
转换类型,指定为“相似”,“仿射”,或“射影”。点的配对数量越大,越大的准确性估计转换。点的最小数量的配对转换类型:
| 转换类型 | 最小数量的配对的点 |
|---|---|
“相似” |
2 |
“仿射” |
3 |
“射影” |
4 |
数据类型:字符串|字符
名称-值参数
指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。
R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。
例子:“信心”,99集价值的信心99年。
MaxNumTrials- - - - - -最大的随机试验
1000年(默认)|正整数
最大数量的随机试验寻找窗,指定为一个正整数标量。增加这个值可以提高结果的可靠性为代价的额外计算。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64
信心- - - - - -找到最大内围层数的信心
99年(默认)|积极的数字标量
信心找到内围层的最大数量,指定为一个百分比数字标量范围(0 100)。增加这个值可以提高结果的可靠性为代价的额外计算。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64
MaxDistance- - - - - -最大距离投影
1.5(默认)|积极的数字标量
最大距离以像素为单位,从一个点到相应的投影点,指定为一个积极的数字标量。相应的投影是基于估计变换。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64
输出参数
引用
[1]
[2]
