主要内容

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detectSURFFeatures

浏览特徴を検出してSURFPointsオブジェクトを返す

説明

= detectSURFFeatures (は,2次元グレスケル入力メジで検出された冲浪特徴に関する情報が含まれるSURFPointsオブジェクトを返します。関数detectSURFFeaturesは,日后健壮的特性(冲浪)アルゴリズムを実装してブロブ特徴を検出します。

= detectSURFFeatures (名称,值では,前の構文の入力引数に加えて,名前と値のペアの引数を1つ以上使用してオプションを指定します。

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メ,ジを読み取って関心点を検出

I = imread(“cameraman.tif”);点= detectsurffatures (I);

メ,ジ内の対象箇所を表示

imshow(我);持有;情节(points.selectStrongest (10));

图中包含一个轴对象。axis对象包含image、line类型的3个对象。

入力引数

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入力▪▪メ▪▪ジ。M行n列の2次元グレ,スケ,ルとして指定します。入力メジは,実数で非スパスの値でなければなりません。

デ,タ型:||int16|uint8|uint16|逻辑

名前と値の引数

例:detectSURFFeatures(我,‘MetricThreshold’,100)

オプションの引数名称,值のコンマ区切りペアを指定します。的名字は引数名で,价值は対応する値です。的名字は引用符で囲まなければなりません。Name1, Value1,…,的家のように,複数の名前と値のペアの引数を,任意の順番で指定できます。

最も強い特徴のしきい値。非負のスカラとして指定します。より多くのブロブを返すには、このしきい値の値を小さくします。

オクタ,ブの数。1以上の整数スカラ,として指定します。より大きなブロブを検出するには,この値を大きくします。推奨値は14です。

各オクタブは,さまざまなサズのフィルタを使用して解析されたスケルの数をカバします。

オクタ,ブ フィルタサズ
1 9 行 9 列、15 行 15 列、21 行 21 列、27 行 27 列、...
2 15 行 15 列、27 行 27 列、39 行 39 列、51 行 51 列、...
3. 27 行 27 列、51 行 51 列、75 行 75 列、99 行 99 列、...
4 ....

オクターブが高くなるほど,大きなフィルターを使用して,イメージデータのサブサンプリングが行われます。オクタブの数が多くなると,検出されるブロブのサズが大きくなります。@ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @NumOctavesパラメ,タ,を設定します。たとえば,50 x 50のメ,ジでは,NumOctavesパラメ,タ,を2以下に設定する必要があります。NumScaleLevelsパラメ,タ,は,オクタ,ブあたりに使用されるフィルタ,の数を制御します。1オクタ,ブのデータを解析するには、少なくとも 3 つのレベルが必要です。

計算を行うオクタ,ブあたりのスケ,ルレベルの数。3.以上の整数スカラ,として指定します。より細かいスケ,ルの増分でより多くのブロブを検出するには,この数値を大きくします。推奨値は3.6です。

四角形の関心領域。ベクトルとして指定します。ベクトルは [x y width height] の形式でなければなりません。ROIを指定すると,関数は,[x y]にある(宽高)によって指定されたサイズの領域内のコーナーを検出します。[x y]要素は,領域の左上隅を指定します。

出力引数

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浏览特徴。SURFPointsオブジェクトとして返されます。このオブジェクトには,グレースケールイメージで検出された冲浪特徴に関する情報が含まれます。

参照

[1]贝,H., A. Ess, T. Tuytelaars和L. Van Gool。“SURF:加速健壮的功能。”计算机视觉与图像理解(CVIU)卷。110,第3期,第346-359页,2008。

拡張機能

バ,ジョン履歴

R2011bで導入