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侦探训练

使用最小特征值算法检测角落并返回cornerPoints目的

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句法

点=侦探训练（i）
点=侦听（I，名称，价值）

描述

例子

points=侦探训练（一世的）返回A.cornerPoints目的那points。The object contains information about the feature points detected in a 2-D grayscale input image,一世。The侦探训练函数使用shi和tomasi开发的最小特征值算法找到功能点。

points=侦探训练（一世那名称，价值的）uses additional options specified by one or more名称，价值pair arguments.

例子

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阅读图像。

我=棋盘;

找到角落。

角落=侦听蛋白（i）;

显示结果。

imshow（i）;抓住on; plot(corners.selectStrongest(50));

图包含轴对象。轴对象包含2个类型图像的对象，线。

输入参数

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输入映像那specified in 2-D grayscale. The input image must be real and nonsparse.

数据类型：单身的|双倍的|int16|uint8.|uint16|逻辑

名称 - 值参数

Specify optional pairs of arguments asname1 = value1，...，namen = valuen， 在哪里姓名是参数名称和Value是相应的价值。名称 - 值参数必须在其他参数之后出现，但对的顺序无关紧要。

在R2021A之前，使用逗号分隔每个名称和值，并附包姓名在报价中。

例子：'清点'那'0.01'那'roi'那[50,150,100,200]指定探测器必须在指定的感兴趣区域内使用1％的最小接受状态。这个兴趣区域位于X=50.那y=150.。投资回报率宽度100像素，和高度200pixels.

最低接受的角落质量，指定为逗号分隔的配对组成微微正式'和范围内的标量值[0,1]。

The minimum accepted quality of corners represents a fraction of the maximum corner metric value in the image. Larger values can be used to remove erroneous corners.

例子：'清点'那0.01

数据类型：单身的|双倍的|INT8.|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64

高斯滤波器尺寸，指定为逗号分隔的配对组成FilterSize' and an odd integer value in the range [3, inf).

The Gaussian filter smooths the gradient of the input image.

该功能使用FilterSize值计算过滤器尺寸，FilterSize-经过-FilterSize。它还定义了标准偏差FilterSize/ 3。

例子：'过滤'那5.

数据类型：单身的|双倍的|INT8.|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64

角落检测的矩形区域，指定为逗号分隔的配对组成ROI'格式的矢量[Xy宽度高度]。前两个整数值[Xy]代表感兴趣区域的左上角的位置。最后两个整数值表示宽度和高度。

例子：'roi'那[50,150,100,200]

输出参数

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Corner points, returned as acornerPoints目的。该对象包含有关在2-D灰度输入图像中检测到的特征点的信息。

References

[1] Shi, J., and C. Tomasi, "Good Features to Track,"计算机愿景和模式识别的IEEE会议的诉讼程序，1994年6月，第593-600页。

扩展能力

版本历史记录

一世ntroduced in R2013a

也可以看看

职能

对象

话题