detectHarrisFeatures

使用Harris-Stephens算法检测角点并返回cornerPoints对象

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语法

点= detectHarrisFeatures(我)

点= detectHarrisFeatures(我名字,值)

描述

点= detectHarrisFeatures (我）返回一个cornerPoints对象,点．目标包含了在二维输入图像中检测到的特征点的信息，我．的detectHarrisFeatures函数使用Harris-Stephens算法来找到这些特征点。

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

例子

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使用Harris-Stephens算法寻找角点

打开生活的脚本

读取图像。

我=棋盘;

找到角落。

角落= detectHarrisFeatures(我);

显示结果。

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

图中包含一个坐标轴。轴包含两个类型为image, line的对象。

输入参数

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`我`- - - - - -输入图像
米——- - - - - -N二维图像

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

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的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:“MinQuality”，“0.01”，“投资回报”，[50150100200]规定检测器必须在指定的感兴趣区域内使用1%的最小可接受质量的角。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。

`“MinQuality”`- - - - - -角的最低可接受质量
0．01(默认)

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

角点的最小可接受质量是图像中最大角点度量值的一小部分。较大的值可用于删除错误角。

例子:“MinQuality”，0．01

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

`“FilterSize”`- - - - - -高斯滤波器尺寸
5(默认)

高斯滤波器维数，指定为逗号分隔对，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．它还定义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

`“投资回报”`- - - - - -矩形区域
(1) 1`大小`(2)我`大小`(1)](默认)|向量

用于角点检测的矩形区域，指定为逗号分隔对，由'ROI'和格式矢量[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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`点`——角分
`cornerPoints`对象

角点对象，返回为cornerPoints对象。目标包含了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，《混合角和边缘检测器》，第四届Alvey Vision会议论文集， 1988年8月，第147-151页。

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项及限制:

使用在一个MATLAB函数不支持块。金宝app
“FilterSize”必须是编译时常量。
为这个函数生成的代码使用预编译的特定于平台的共享库。

GPU数组
使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行加速代码。

该功能完全支持GPU阵列。金宝app有关更多信息，请参见在GPU上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)．

另请参阅

功能

detectBRISKFeatures|detectFASTFeatures|detectFASTFeatures|detectKAZEFeatures|detectMinEigenFeatures|detectMSERFeatures|detectORBFeatures|detectSURFFeatures|extractFeatures|extractHOGFeatures|matchFeatures

对象

binaryFeatures|BRISKPoints|cornerPoints|MSERRegions|SURFPoints

主题

介绍了R2013a

detectHarrisFeatures

语法

描述

例子

使用Harris-Stephens算法寻找角点

输入参数

`我`- - - - - -输入图像
米——- - - - - -N二维图像

名称-值对的观点

`“MinQuality”`- - - - - -角的最低可接受质量
0．01(默认)

`“FilterSize”`- - - - - -高斯滤波器尺寸
5(默认)

`“投资回报”`- - - - - -矩形区域
(1) 1`大小`(2)我`大小`(1)](默认)|向量

输出参数

`点`——角分
`cornerPoints`对象

参考文献

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU数组
使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行加速代码。

另请参阅

功能

对象

主题

计算机视觉工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

detectHarrisFeatures

语法

描述

例子

使用Harris-Stephens算法寻找角点

输入参数

我- - - - - -输入图像米——- - - - - -N二维图像

名称-值对的观点

“MinQuality”- - - - - -角的最低可接受质量0．01(默认)

“FilterSize”- - - - - -高斯滤波器尺寸5(默认)

“投资回报”- - - - - -矩形区域(1) 1大小(2)我大小(1)](默认)|向量

输出参数

点——角分cornerPoints对象

参考文献

扩展功能

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU数组使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行加速代码。

另请参阅

功能

对象

主题

计算机视觉工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

`我`- - - - - -输入图像
米——- - - - - -N二维图像

`“MinQuality”`- - - - - -角的最低可接受质量
0．01(默认)

`“FilterSize”`- - - - - -高斯滤波器尺寸
5(默认)

`“投资回报”`- - - - - -矩形区域
(1) 1`大小`(2)我`大小`(1)](默认)|向量

`点`——角分
`cornerPoints`对象

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU数组
使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行加速代码。