主要内容

点要素类型

图像特征检测是许多计算机视觉任务的组成部分,如图像配准、跟踪和目标检测。计算机视觉工具箱™包括各种功能的图像特征检测。这些函数返回点对象,这些对象存储特定类型特性的信息,包括(x,y)坐标地方财产)。可以将点对象从检测函数传递到需要特征点作为输入的各种其他函数。检测函数使用的算法确定其返回的点对象的类型。

返回点对象的函数

点对象 退回 特征类型
拐点 检测广播功能
快速分段测试(FAST)算法的特征
使用近似的度量来确定角。[1]

角落
Single-scale检测
点跟踪、几乎没有或几乎没有尺度变化的图像配准、人类起源场景(如街道和室内场景)中的角点检测。

detectMinEigenFeatures
最小特征值算法
使用最小特征值度量来确定角点位置。[4]
检测错误特征
Harris-Stephens算法
比最小特征值算法更有效。[3]
BRISKPoints detectBRISKFeatures
二元鲁棒不变可扩展关键点算法[6]

角落
多尺度检测
点跟踪,图像配准,处理缩放和旋转的变化,街角检测等人类起源的场景,如街道和室内场景

筛点 detectSIFTFeatures
尺度不变特征变换

斑点
多尺度检测
具有尺度和旋转变化的目标检测和图像配准

冲浪点 检测特征
加速鲁棒特征(SURF)算法[11]

斑点
多尺度检测
具有尺度和旋转变化的目标检测和图像配准

ORBPoints 检测器特征
面向FAST和旋转BRIEF (ORB)方法[13]

角落
多尺度检测
点跟踪、图像配准、处理旋转变化、街角检测等人类起源场景,如街道和室内场景

卡泽波因茨 检测特征
KAZE不是一个首字母缩略词,而是一个源自日语的名字卡泽,意思是风。指的是由大规模非线性过程控制的气流。[12]

多尺度斑点特征

减少了对象边界的模糊

MSERRegions

检测特征
最大稳定极值区域(MSER)算法[7][8][9][10]

均匀强度区
多尺度检测
注册,宽基线立体校准,文本检测,目标检测。处理对缩放和旋转的更改。与其他检测器相比,仿射变换更具鲁棒性。

接受点对象的函数

作用 描述
相对半乳糖

计算相机姿势之间的相对旋转和平移

基础矩阵估计 从立体图像中对应的点估计基本矩阵
估计几何变换2D 从匹配点对估计几何变换
估计未校准的结晶 未校准立体校正
提取特征 提取兴趣点描述符
方法 特征向量
轻快的 该函数设置取向财产有效点数输出对象到所提取特征的方向,以弧度为单位。
怪胎 该函数设置取向财产有效点数输出对象到所提取特征的方向,以弧度为单位。
冲浪 该函数设置取向财产有效点数输出对象到所提取特征的方向,以弧度为单位。

当你使用MSERRegions反对冲浪方法,质心属性提取SURF描述符。的斧头属性选择SURF描述符的比例,这样表示特征的圆的面积与MSER椭圆面积成比例。比例尺计算为1/4*sqrt((大口径/2)。*(小口径/2))和饱和1.6的要求冲浪点对象

卡泽 基于非线性金字塔的特点。

该函数设置取向财产有效点数输出对象到所提取特征的方向,以弧度为单位。

当你使用MSERRegions反对卡泽方法,地方属性用于提取KAZE描述符。

斧头对象的属性选择KAZE描述符的比例,以便表示特征的圆的面积与MSER椭圆面积成比例。

ORB 该函数不设置取向财产有效点数将对象输出到提取特征的方向。默认情况下取向性质有效点数设置为取向输入的属性ORBPoints对象
简单的方形邻居。

方法仅提取完全包含在图像边界内的邻域。因此,输出,有效点数,可以包含比输入更少的点

汽车 该函数选择方法基于输入点类并实现:
怪胎方法一拐点输入对象。
冲浪方法一冲浪点MSERRegions输入对象。
怪胎方法一BRISKPoints输入对象。
ORB方法一ORBPoints输入对象。

对于一个-by-2输入矩阵[xy,函数实现方法

提取特征 提取定向梯度特征的直方图
insertMarker 在图像或视频中插入标记
显示匹配的功能 显示相应特征点
三角测量 立体图像中无失真匹配点的三维定位
不失真点 对透镜畸变的点坐标进行修正

参考文献

[1] Rosten, E.,和T. Drummond,“机器学习用于高速角点检测”。第九届欧洲计算机视觉会议2006年第1卷,第430-443页。

Mikolajczyk, K.和C. Schmid。“对本地描述符的性能评估。”模式分析与机器智能学报。第27卷,2005年第10期,第1615-1630页。

C.哈里斯和M. J.斯蒂芬斯。“一个综合的角和边缘检测器。”第四届Alvey Vision会议论文集.1988年8月,第147-152页。

[4] Shi,J.和C.Tomasi.“好的跟踪功能。”计算机视觉与模式识别会议论文集1994年6月,第593-600页。

Tuytelaars, T.和K. Mikolajczyk。“局部不变特征检测器:综述”计算机图形学和视觉的基础和发展趋势. 2007年第3期第3卷,第177-280页。

Leutenegger, S., M. Chli, R. Siegwart。“敏捷:二进制鲁棒不变可扩展关键点”IEEE国际会议记录.ICCV,2011年。

[7] 线性时间最大稳定极值区域计算机科学的课堂讲稿。第十届欧洲计算机视觉会议. 法国马赛:2008年,第5303号,第183-196页。

Matas J., O. Chum, M. Urba, T. Pajdla。来自最稳定极值区域的稳健宽基线立体声英国机器视觉会议论文集2002年,第384-396页。

Obdrzalek D., S. Basovnik, L. Mach,和A. Mikulik。使用最稳定的色彩区域检测场景元素计算机与信息科学通讯.La Ferte-Bernard,法国:2009,Vol. 82 CCIS (2010 12 01), pp 107-115。

[10] Mikolajczyk,K.,T.Tuytelaars,C.Schmid,A.Zisserman,T.Kadir和L.Van Gool。“仿射区域检测器的比较。”国际计算机视觉杂志第65卷,第1-2期,2005年11月,第43-72页。

H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars和L. Van Gool。“SURF:加速健壮功能。”计算机视觉与图像理解(CVIU).Vol。110, No. 3, 2008, pp. 346-359。

[12] 阿尔坎塔利拉,P.F.,A.巴托利和A.J.戴维森。“卡泽特色”,ECCV 2012,第六部分,LNCS 7577214年,2012页

[13] 鲁布利,E.,V.拉博,K.科诺里奇和G.布拉德斯基。“圆球:筛选或冲浪的有效替代品。”摘自2011年国际计算机视觉会议记录, 2564 - 2571。2011年西班牙巴塞罗那。

E. Rosten和T. Drummond。“融合点和线的高性能跟踪,”IEEE计算机视觉国际会议论文集,第2卷(2005年10月):1508-1511页。

[15] 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。

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