extractFeatures

提取兴趣点描述符

全部折叠到页面中

句法

[功能，有效点] =提取物（i，点）
[功能，有效点] =提取物（i，点，名称，值）

描述

例子

[特性那validPoints) = extractFeatures (一世那点）从二进制或强度图像返回所提取的特征向量，也称为描述符及其对应位置。

该函数从兴趣点周围的像素获取描述符。像素代表并匹配由单点位置指定的特征。每个单点指定了一个社区的中心位置。用于提取描述符的方法取决于输入的类点。

例子

[特性那validPoints) = extractFeatures (一世那点那名称，价值）使用由一个或多个指定的附加选项名称，价值对论点。

例子

全部收缩

打开生活的脚本

阅读图像。

我= imread (“cameraman.tif”）;

查找并提取角落功能。

角落=探测器（i）;[功能，valid_corners] =提取物（i，corners）;

显示图像。

图;imshow(我);持有在

绘制有效的角点。

情节（有效_corners）;

打开生活的脚本

读图像。

我= imread (“cameraman.tif”）;

查找和提取功能。

点=检测（I）;[功能，有效_Points] =提取物（i，点）;

显示和绘图十大最强的SURF功能。

图;imshow(我);持有在;情节(valid_points.selectStrongest (10),'摇针',真正的);

打开生活的脚本

读图像。

我= imread (“cameraman.tif”）;

使用MSER使用Surf功能描述符查找功能。

区域= detectMSERFeatures(我);[features, valid_points] = extractFeatures(I,regions，'直立',真正的);

显示与MSER椭圆中心对应的冲浪功能。

图;imshow(我);持有在;情节(valid_points'摇针',真正的);

输入参数

全部收缩

输入图像，指定为二进制或二维灰度图像。

数据类型:逻辑|单|双|int16|uint8|uint16

方形邻居的中心位置点，指定为aBrikspoint.那SURFPoints那Kazepoints.那MSERRegions那角点,或ORBPoints对象,或一个m2的矩阵m[x y]坐标的数量。表列出了可用于提取的可能输入的点数。

类的点
Brikspoint. 二进制强大的不变可扩展关键点（快速）
SURFPoints目的 加速鲁棒特征(SURF)
MSERRegions目的 最大稳定极值区(MSER)
角点 来自加速段测试(FAST)，最小特征值，或哈里斯
Kazepoints. 基于非线性图像金字塔的旋转和方向不变特征。类似于SURF，但包含较少的噪声点。
ORBPoints 定向快速和旋转的简短（ORB）功能。
m[x y]坐标的- × 2矩阵 围绕[x y]点位置的简单方形邻居

名称值对参数

指定可选的逗号分离对名称，价值参数。的名字是参数名称和价值是对应的值。的名字必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen。

例子:“方法”那'堵塞'指定堵塞用于提取描述符的方法。

描述符提取方法，指定为逗号分隔的配对组成方法”和“狂'，'冲浪'，'ORB'，堵塞”,或“汽车'。

该表描述了函数如何实现描述符提取方法。

方法 特征向量(描述符)
轻快的 二进制强大的不变可伸缩关键点（快速）。
该功能设置了方向财产的财产validPoints输出对象到弧度中提取特征的方向。
狂 快速视网膜关键点(畸形)。
该功能设置了方向财产的财产validPoints输出对象到弧度中提取特征的方向。
冲浪 加速鲁棒特征(SURF)。
该功能设置了方向财产的财产validPoints输出对象到弧度中提取特征的方向。

当你使用的时候MSERRegions对象与之冲浪方法，这封面属性提取SURF描述符。这轴对象的属性选择冲浪描述符的比例，使得表示该功能的圆的圆形与MSER椭圆区域成比例。规模计算为1/4 * SQRT（（Maveaxes / 2）。*（minsmaxes / 2））和饱和１．６，按有关规定办理SURFPoints对象。
ORB 定向快速和旋转的简短（ORB）功能。
这方向财产的财产validPoints对象自动设置为方向输入的财产ORBPoints目的点。
KAZE 非线性金字塔的特征。

该功能设置了方向财产的财产validPoints输出对象到弧度中提取特征的方向。

当你使用的时候MSERRegions对象与之KAZE方法，这位置属性用于提取KAZE描述符。

这轴属性选择KAZE描述符的比例，使代表特征的圆的面积与MSER椭圆面积成比例。
堵塞 简单的方形neighbhorhood。

这堵塞方法仅提取完全包含在图像边界内的邻域。因此，输出，validPoints，可以包含比输入更少的点点。
汽车 函数选择方法，基于输入点和实现的类：
这狂A.角点输入对象。
这冲浪A.SURFPoints或MSERRegions输入对象。
这轻快的A.Brikspoint.输入对象。
这ORBA.ORBPoints输入对象。

对于一个m[的- × 2输入矩阵Xy]坐标，功能实现了堵塞方法。

笔记

描述符提取方法必须是ORB，如果输入点是一个ORBPoints对象。同时,ORB除了任何其他类型的点之外，不支持描述符提取方法金宝appORBPoints。

块大小，指定为奇数整数标量。这个值定义了局部正方形邻域blocksize——- - - - - -blocksize以每个兴趣点为中心。此选项仅在函数实现时适用堵塞方法。

旋转不变性标志，指定一个逻辑标量。将此属性设置为真正的，未估计特征向量的方向，并且将特征方向设置为PI / 2。将此设置为真正的当不需要图像描述符来捕获旋转信息时。将此属性设置为错误的，估计特征的方向，并且特征是不变的旋转。

笔记

旋转不变性标志'直立'不支持输入金宝app点是一个ORBPoints对象。

SURF或KAZE特征向量(描述符)的长度，指定为64或128。此选项仅在函数实现时适用冲浪或KAZE方法。更大的特征大小128提供更高的准确性，但降低特征匹配速度。

输出参数

全部收缩

特征向量，作为一个返回二进制文件对象或一个m——- - - - - -N矩阵m特征向量，也称为描述符。每个描述符都是长度N。

与每个输出特征向量（描述符）相关的有效点特性，以与输入相同的格式返回。有效点可以是一个Brikspoint.那角点那SURFPoints那Kazepoints.那MSERRegions那ORBPoints对象,或一个m-2-2矩阵[x，y]坐标。

该函数从每个兴趣点周围的区域提取描述符。如果该区域位于图像之外，则函数无法为该点计算特征描述符。当感兴趣的点太靠近图像的边缘时，函数无法计算特征描述符。在这种情况下，函数忽略了这个点。该点不包括在有效点输出中。

参考

Bradski和Kaehler，学习OpenCV：与OpenCV库的计算机愿景， O'Reilly, Sebastopol, CA, 2008。

[2] Herbert Bay，Andreas Ess，Tinne Tuytelaars，Luc Van Gool，冲浪：加速强大的功能“，计算机视觉和图像理解（CVIU），卷。110，3，PP。346--359,2008

[3] Bay，Herbert，Andreas Ess，Tinne Tuytelaars和Luc Van Goole，“Surf：加快强大的功能”，计算机愿景和图像理解（CVIU），卷。110，3，PP。346--359,2008。

[4] Alahi，Alexandre，Ortiz，Raphael和Pierre Vandergheynst，“Freak：Fast Retina Keypoint”，IEEE计算机愿景和模式识别, 2012年。

[5] Alcantarilla，P.F.，A. Bartoli和A.J.戴维森。“Kaze特点”，ECCV 2012，第VI部分，LNCS 7577214年,2012页

扩展功能

也可以看看

|||||||||||||||

话题

在R2011A介绍

计算机视觉工具箱文档
金宝app
介绍MATLAB深度学习

介绍MATLAB深度学习

下载电子书