主要内容

SIFTPoints

对象，用于存储SIFT兴趣点

全部展开页面

描述

的SIFTPoints对象使您能够在detectSIFTFeatures和extractFeatures功能。您还可以使用它来操作和绘制这些函数返回的数据。您可以使用该对象交互式地填充兴趣点。

创建

语法

点= SIFTPoints(位置)
点= SIFTPoints(位置、名称=值)

描述

例子

点= SIFTPoints (位置）构造一个SIFTPoints对象从一个米- × 2矩阵[xy点坐标位置．

点= SIFTPoints (位置，名称=值）使用一个或多个名称-值参数设置属性。例如,SIFTPoints(公制= 0.0)

输入参数

全部展开

点坐标，指定为米- × 2矩阵[xy点坐标。米是点数。

属性

全部展开

检测兴趣点的规模，指定为大于的值0．

被检测特征的强度，指定为范围内的一个值[0 1]．SIFT算法利用对比度阈值来确定强特征。

被检测特征的方向，指定为角度，以弧度为单位。角度是逆时针方向测量的X的原点位置输入。不要手动设置此属性。相反，使用toextractFeatures来填充这个值。的extractFeatures命令功能修改默认值0．0,取向主要用于可视化目的。

提取关键点的高斯金字塔倍频层的索引，指定为整数。一个八度音阶是高斯差金字塔层的集合，用于尺度空间。

提取关键点所在的八度音阶内的层，指定为整数。

对象的功能

情节 情节点
isempty 确定点对象是否为空
长度 存储点数
selectStrongest 选择具有最强参数的点
大小 返回点对象的大小
selectUniform 选择均匀分布的特征点子集

例子

全部折叠

打开生活的脚本

读一个图像。

我= imread (“cameraman.tif”）;

检测图像中的SIFT特征。

点= detectSIFTFeatures(我)
点数= 274x1 SIFTPoints数组具有以下属性:Scale: [274x1 single] Orientation: [274x1 single] Octave: [274x1 int32] Layer: [274x1 int32] Location: [274x2 single] Metric: [274x1 single] Count: 274

显示图像中10个最强点的位置和比例。

最强= points.selectStrongest (10);imshow (I)在情节(强大)

图中包含一个轴对象。轴对象包含3个类型为image, line的对象。

显示(xy所选点的坐标。

最强。位置
ans =10 x2单一矩阵183.2607 205.7324 112.7613 206.8682 140.7289 96.1705 135.5473 125.4136 101.5411 174.0036 111.1929 156.2148 167.3374 77.7732 131.6280 114.0382 114.2321 48.5672 135.2517 92.6351
打开生活的脚本

将图像读入工作区。

我= imread (“cameraman.tif”）;

检测图像中的SIFT特征。

点= detectSIFTFeatures(我);

显示最后5个检测点。

imshow (I)在情节(点(end-4:结束))

图中包含一个轴对象。轴对象包含3个类型为image, line的对象。

提示

  • 虽然SIFTPoints可以持有很多观点，它是一个标量对象。因此,元素个数（SIFTPoints)总是返回1．这个值可能不同于长度（SIFTPoints)，返回该对象持有的真实点数。

  • 属性可以指定为标量或长度与中的坐标数匹配的向量位置．

参考文献

[1] Lowe, David G..“来自比例不变关键点的独特图像特征”Int。j .第一版。愿景60,不。2(2004): 91 - 110。

扩展功能

另请参阅

对象

功能

主题

介绍了R2021b

计算机视觉工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

介绍基于MATLAB的深度学习

下载电子书