detectKAZEFeatures

检测KAZE功能并返回Kazepoints.对象

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语法

点=检测到（I）

点= detectKAZEFeatures(我名字,值)

描述

例子

点= detectKAZEFeatures (我）返回一个Kazepoints.在二维灰度图像中检测到的KAZE关键点的信息。该函数利用非线性扩散为给定的图像构造一个尺度空间。然后从尺度空间中检测多尺度角点特征。

点= detectKAZEFeatures (我，名称,值）返回一个Kazepoints.对象具有由一个或多个名称指定的附加选项，值对参数

例子

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检测KAZE特征点在图像

打开直播脚本

检测和绘制Kaze特征点。

读图像。

我= imread (“cameraman.tif”）;

检测KAZE点在图像。

点=侦查（I）;

绘制20个最强的点。

imshow (I)上情节(selectStrongest(分、20))从

图包含轴。轴包含3个类型图像的对象，线。

检测Kaze功能并显示特定点

打开直播脚本

检测Kaze功能和显示器设置您想要绘制的特定Kaze点。

读图像。

我= imread (“cameraman.tif”）;

检测KAZE特征在图像。

点=侦查（I）;

选择并显示检测到的最后5个点。

imshow（i）;持有上;情节(点(end-4:结束));持有从;

图包含轴。轴包含3个类型图像的对象，线。

输入参数

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`我`- - - - - -输入图像
二维灰度图像

输入图像，指定为二维灰度图像。

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,值论点。的名字参数名和价值是相应的价值。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，...，namen，valuen．

例子:“扩散”，'地区'

`“扩散”`- - - - - -计算电导率的方法
`'地区'`(默认)|`“sharpedge”`|`“边缘”`

计算电导率的方法，指定为'地区'，“sharpedge”,或“边缘”．计算基于尺度空间中一层的一阶导数。

方法	选定的特点
`'地区'`	大的区域。利用Perona和Malik的电导率系数，`1 /（1 + DL ^ 2 / k ^ 2）`．
`“sharpedge”`	高对比度的边缘。利用Perona和Malik的电导率系数，`EXP（ - \| DL \| ^ 2 / K ^ 2）`．
`“边缘”`	平滑边缘的两边而不是穿过它。使用Weickert传导系数。

`“阈值”`- - - - - -局部极值
`0.0001`(默认)|标量

局部极值，指定为大于或等于的标量0．增加这个值以排除不太重要的局部极值。

`'numoctaves'`- - - - - -多尺度检测系数
`3.`(默认)|正整数

多尺度检测因子，指定为正整数。增加这个值来检测更大的特征。禁用多尺度检测，设置NumOctaves来1．当您设置值时1，该函数检测输入图像的比例。建议取值为1 ~ 4。

`“NumScaleLevels”`- - - - - -规模水平
`4`(默认)|整数

比例级别，指定为范围的整数[3,10]。提高此值以实现更平滑的比例更改。增加此值还在ocvaves之间提供额外的中间尺度。建议取值为1 ~ 4。

`“投资回报”`- - - - - -矩形区域大小
`[1 1 size(I,2) size(I,1)]`(默认)|第4单元向量

用于角点检测的矩形区域大小，指定为4元向量，格式为[yx宽度高度］．(yx]从矩形的左上角测量值。

输出参数

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`点`- KAZE点对象
`KAZEpoints`对象

风之分，归为一分Kazepoints.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

[1] Alcantarilla, P.F.， A. Bartoli，和A.J. Davison。“KAZE特性。”ECCV 2012, Part VI, LNCS 7577．2012年,p . 214

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

用法说明和限制:

使用链接到OpenCV(版本3.4.0)库的c++编译器生成可移植的C代码。看到使用OpenCV库的函数的可移植C代码生成．

另请参阅

功能

检察机构|检测到空间|检测到空间|detectHarrisFeatures|detectMinEigenFeatures|detectMSERFeatures|DetectorBfeatures.|探测拍摄|extractFeatures|extractHOGFeatures|matchFeatures

对象

binaryFeatures|BRISKPoints|角点|MSERRegions|SURFPoints

介绍了R2017b

detectKAZEFeatures

语法

描述

例子

检测KAZE特征点在图像

检测Kaze功能并显示特定点

输入参数

`我`- - - - - -输入图像
二维灰度图像

名称-值对的观点

`“扩散”`- - - - - -计算电导率的方法
`'地区'`(默认)|`“sharpedge”`|`“边缘”`

`“阈值”`- - - - - -局部极值
`0.0001`(默认)|标量

`'numoctaves'`- - - - - -多尺度检测系数
`3.`(默认)|正整数

`“NumScaleLevels”`- - - - - -规模水平
`4`(默认)|整数

`“投资回报”`- - - - - -矩形区域大小
`[1 1 size(I,2) size(I,1)]`(默认)|第4单元向量

输出参数

`点`- KAZE点对象
`KAZEpoints`对象

参考

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

另请参阅

功能

对象

计算机视觉工具箱文档

金宝app

与Matlab引入深度学习

detectKAZEFeatures

语法

描述

例子

检测KAZE特征点在图像

检测Kaze功能并显示特定点

输入参数

我- - - - - -输入图像二维灰度图像

名称-值对的观点

“扩散”- - - - - -计算电导率的方法'地区'(默认)|“sharpedge”|“边缘”

“阈值”- - - - - -局部极值0.0001(默认)|标量

'numoctaves'- - - - - -多尺度检测系数3.(默认)|正整数

“NumScaleLevels”- - - - - -规模水平4(默认)|整数

“投资回报”- - - - - -矩形区域大小[1 1 size(I,2) size(I,1)](默认)|第4单元向量

输出参数

点- KAZE点对象KAZEpoints对象

参考

扩展功能

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

另请参阅

功能

对象

计算机视觉工具箱文档

金宝app

与Matlab引入深度学习

`我`- - - - - -输入图像
二维灰度图像

`“扩散”`- - - - - -计算电导率的方法
`'地区'`(默认)|`“sharpedge”`|`“边缘”`

`“阈值”`- - - - - -局部极值
`0.0001`(默认)|标量

`'numoctaves'`- - - - - -多尺度检测系数
`3.`(默认)|正整数

`“NumScaleLevels”`- - - - - -规模水平
`4`(默认)|整数

`“投资回报”`- - - - - -矩形区域大小
`[1 1 size(I,2) size(I,1)]`(默认)|第4单元向量

`点`- KAZE点对象
`KAZEpoints`对象

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。