主要内容

detectBRISKFeatures

检测敏捷功能并返回BRISKPoints对象

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语法

点= detectBRISKFeatures(我)
点= detectBRISKFeatures(我名字,值)

描述

例子

点= detectBRISKFeatures (我）返回一个BRISKPoints对象,点．该对象包含在二维灰度输入图像中检测到的BRISK特征信息，我．的detectBRISKFeatures函数使用二进制鲁棒不变可扩展关键点(BRISK)算法来检测多尺度的角特征。

点= detectBRISKFeatures (我，名称,值）使用由一个或多个指定的附加选项名称,值对参数。

例子

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打开生活的脚本

读取图像。

我= imread (“cameraman.tif”）；

找到要点。

点= detectBRISKFeatures(我);

显示结果。

imshow(我);持有在;情节(points.selectStrongest (20));

图中包含一个轴。坐标轴包含图像类、线类3个对象。

输入参数

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输入图像，以2-D灰度指定。输入的图像必须是真实的和非稀疏的。

例子:

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16|逻辑

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔对名称,值参数。的名字参数名和价值是对应的值。的名字必须出现在引号内。您可以按如下顺序指定几个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:“MinQuality”，0.1，“投资回报”，[50150100200]指定检测器必须在指定感兴趣的区域内使用最小可接受质量为10%的角。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。

角落与其周围区域之间的最小强度差，用逗号分隔，由'MinContrast’和范围为(0 1)的标量。最小对比度值代表图像类最大值的一小部分。增加这个值可以减少检测到的角的数量。

最小可接受的角的质量，指定为逗号分隔的对，由'MinQuality'和一个范围为[0,1]的标量值。可接受的最小角点质量代表图像中最大角点度量值的一小部分。增加这个值来移除错误的角。

要实现的八度音阶数，指定为由'组成的逗号分隔对NumOctaves'和一个大于或等于的整数标量0．增加此值以检测更大的斑点。推荐值介于1和4．当您设置NumOctaves来0，禁用多尺度检测。它在输入图像的尺度上进行检测，我．

用于角点检测的矩形区域，指定为逗号分隔的一对，由'ROI'和格式的矢量[xy宽度高度]．前两个整数值[xy]表示感兴趣区域左上角的位置。最后两个整数值表示宽度和高度。

输出参数

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轻快点，回返如初BRISKPoints对象。该对象包含了二维灰度输入图像中检测到的特征点的信息。

参考文献

[1] letenegger, S, M. Chli和R. Siegwart。"敏捷:二进制鲁棒不变可伸缩关键点"IEEE国际会议论文集, 2011年ICCV。

扩展功能

另请参阅

功能

对象

主题

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