detectCircleGridPoints
语法
描述
单一图像网格圈检测
imagePoints= detectCircleGridPoints (我,patternDims)我。圆网格模式的更多细节,请参阅圆网格模式。
(检测到一个圆网格在指定的图像文件imagePoints,imagesUsed)= detectCircleGridPoints (imageFileNames,patternDims)imageFileNames,另外返回列表的图片圈检测到电网imagesUsed。
(___)= detectCircleGridPoints (检测到一个圆网格在指定的图像图片,patternDims)图片。
立体圆网格检测
(检测到一个圆网格在指定的立体对图像文件imagePoints,pairsUsed)= detectCircleGridPoints (imageFileNames1,imageFileNames2,patternDims)imageFileNames1和imageFileNames2。另外的函数返回一个列表的双模式检测pairsUsed。
(___)= detectCircleGridPoints (检测到一个圆网格在指定的立体对图像文件images1,images2,patternDims)images1和images2。
可选参数
(___)= detectCircleGridPoints (___,指定选项使用一个或多个名称参数除了参数从以前的语法的任意组合。例如,名称=值)detectCircleGridPoints(我,patternDims,PatternType =“对称”)检测到一个对称圆网格在指定的工作区。
例子
检测对称圆网格图像
一个图像包含一个圆网格模式加载到工作区。
imageFileName = fullfile (toolboxdir (“愿景”),“visiondata”,…“校准”,“circleGrid”,“单一”,“image08.jpg”);I = imread (imageFileName);
定义的维度圆网格模式。
patternDims = 11 [8];
检测圆网格点。
imagePoints = detectCircleGridPoints(我patternDims PatternType =“对称”)
imagePoints =88×2395.1729 358.4451 383.5573 388.4410 370.8857 420.9698 356.9887 456.5418 341.6686 495.7388 325.0617 538.9151 306.5055 586.8763 285.8323 640.1285 436.4195 363.5016 426.5806 393.4896⋮
显示检测到的点的形象。
J = insertText(我imagePoints 1:尺寸(imagePoints, 1));J = insertMarker (imagePoints,“x”颜色=“绿色”、大小= 5);imshow (J)标题(“发现一个圆网格尺寸”+ mat2str (patternDims))
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题发现一圈网格尺寸11[8]包含一个类型的对象的形象。](http://www.tatmou.com/es/es/es/help/examples/vision/win64/DetectASymmetricCircleGridInAnImageExample_01.png)
在立体影像检测不对称圆网格
指定您校准图片。
imageDir = fullfile (toolboxdir (“愿景”),“visiondata”,…“校准”,“circleGrid”,“立体”);leftImages = imageDatastore (fullfile (imageDir“左”));rightImages = imageDatastore (fullfile (imageDir“对”));images1 = leftImages.Files;images2 = rightImages.Files;
定义的维度圆网格模式。
patternDims = 11 [4];
检测图像中的圆网格点。
[imagePoints, pairsUsed] = detectCircleGridPoints (images1、images2 patternDims);
从第一个四个摄像头的图像显示点。
图t1 = tiledlayout (2, 2, TileSpacing =“紧凑”填充=“紧凑”);为i = 1:4 nexttile imshow (images1{我})在情节(imagePoints(:, 1,我,1),imagePoints(:, 2,我,1),“gx”);结束标题(t1,“相机1”)
从第一个四个摄像头的图像两个显示点。
images2 = images2 (pairsUsed);图t2 = tiledlayout (2, 2, TileSpacing =“紧凑”填充=“紧凑”);为i = 1:4 nexttile imshow (images2{我})在情节(imagePoints(:, 1,我,2),imagePoints(:, 2,我,2),“gx”);结束标题(t2,“相机2”)
输入参数
patternDims- - - - - -模式的维度
双元素向量
维模式,指定为一种双元素向量代表的圈数x和y图像的尺寸。圆网格模式的更多细节,请参阅圆网格模式。
| 不对称 | 对称的 |
|---|---|
|
|
|
我- - - - - -图像
二维真彩图像|灰度图像
形象,指定为一个二维真彩图像和灰度图像。
数据类型:uint8|int16|uint16|单|双
图片- - - - - -图片
H——- - - - - -W——- - - - - -numColorChannels——- - - - - -numImages数组
图片,作为一个指定H——- - - - - -W——- - - - - -numColorChannels——- - - - - -numImages数组,H和W分别描述每个图像的高度和宽度。numColorChannels是颜色通道的数量在每一个图像,然后呢numImages是图片的数量。
数据类型:uint8|int16|uint16|单|双
images1- - - - - -立体相机的图像
H——- - - - - -W——- - - - - -numColorChannels——- - - - - -numImages数组
立体图像从相机1,指定为一个H——- - - - - -W——- - - - - -numColorChannels——- - - - - -numImages数组,H和W分别描述每个图像的高度和宽度。numColorChannels是颜色通道的数量在每一个图像,然后呢numImages图像的数量吗
数据类型:uint8|int16|uint16|单|双
images2- - - - - -从相机两个立体图像
H——- - - - - -W——- - - - - -numColorChannels——- - - - - -numImages数组
从相机两个立体图像,作为指定H——- - - - - -W——- - - - - -numColorChannels——- - - - - -numImages数组,H和W分别描述每个图像的高度和宽度。numColorChannels是颜色通道的数量在每一个图像,然后呢numImages图像的数量吗
数据类型:uint8|int16|uint16|单|双
imageFileNames- - - - - -图像文件名称
单元阵列的特征向量|字符串数组
图像文件名称,指定为一个单元阵列特征向量或一个字符串数组。
imageFileNames1- - - - - -立体相机图像文件的名称
单元阵列的特征向量|字符串数组
立体相机图像文件名称,指定为一个单元阵列特征向量或一个字符串数组。
imageFileNames2- - - - - -立体相机两个图像文件名称
单元阵列的特征向量|字符串数组
为相机两个立体图像文件名称,指定为一个单元阵列特征向量或一个字符串数组。
名称-值参数
例子:detectCircleGridPoints(我,patternDims,PatternType =“对称”)检测到一个对称圆网格在指定的工作区。
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。
输出参数
算法
圆网格检测模式,模式必须:
包含至少16圈
完全可见的形象一个相机或在两个一对立体摄像机的图像
版本历史
介绍了R2021b
