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detectHarrisFeatures

使用哈里斯-斯蒂芬斯算法检测拐角并返回cornerPoints对象

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语法

点= detectHarrisFeatures(I)
points = detectHarrisFeatures(I,Name,Value)

描述

例子

点= detectHarrisFeatures (我）返回一个cornerPoints对象,点．该对象包含二维输入图像中检测到的特征点信息，我．的detectHarrisFeatures函数使用Harris-Stephens算法来寻找这些特征点。

点= detectHarrisFeatures (我，名称,值）使用一个或多个指定的其他选项名称,值对参数。

例子

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打开实时脚本

阅读图片。

I =棋盘;

找到角落。

角= detectHarrisFeatures(I);

显示结果。

imshow(我);持有在；情节(corners.selectStrongest (50));

图中包含一个轴对象。axis对象包含image、line类型的2个对象。

输入参数

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输入图像，指定为米——- - - - - -N二维图像。输入图像必须是实数且非稀疏的。

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16|逻辑

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，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，并将其括起来的名字在报价。

例子:“MinQuality”，“0.01”，“投资回报”，[50150100200]指定探测器必须在指定的感兴趣区域内使用1%的最小可接受角质量。这个感兴趣的区域位于x＝50，y＝150．ROI的宽度为One hundred.像素和高度200像素。

角的最小可接受质量，指定为逗号分隔的对，由'MinQuality'和范围[0,1]中的标量值。

最小可接受的角质量表示图像中最大角度量值的一部分。较大的值可以用来去除错误的角。

例子:“MinQuality”，0.01

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

高斯滤波器维数，指定为逗号分隔的对，由'FilterSize'和一个范围为[3，最小值（大小（我)))。

高斯滤波器平滑输入图像的梯度。

函数使用FilterSize值来计算过滤器的尺寸，FilterSize——- - - - - -FilterSize．定义了高斯滤波器的标准差为FilterSize/ 3。

例子:“FilterSize”，5

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

用于角检测的矩形区域，指定为逗号分隔的对，由'ROI'和格式为[的向量。xy宽度高度］．前两个整数值[xy]表示感兴趣区域的左上角位置。最后两个整数值表示宽度和高度。

例子:“投资回报”，[50150100200]

输出参数

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角点对象，返回为cornerPoints对象。该对象包含二维输入图像中检测到的特征点的信息。

参考文献

[1]哈里斯，C.和M.斯蒂芬斯，“一种组合角和边缘检测器，”第四届阿尔维视觉会议论文集， 1988年8月，第147-151页。

扩展功能

版本历史

在R2013a中引入

另请参阅

功能

对象

主题