estimateGeometricTransform

マッチする点のペアから幾何学変換を推定

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構文

tform = estimateGeometricTransform (matchedPoints1 matchedPoints2 transformType)

[tform, inlierpoints1 inlierpoints2] = estimateGeometricTransform (matchedPoints1、matchedPoints2 transformType)

［＿＿＿状态]= estimateGeometricTransform (matchedPoints1 matchedPoints2, transformType)

［＿＿＿= estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType, Name,Value)

説明

例

tform= estimateGeometricTransform (matchedPoints1，matchedPoints2，transformType）は2次元幾何学的変換オブジェクトtformを返します。tformオブジェクトは,matchedPoints1のインライアをmatchedPoints2のインライアにマッピングします。

関数は,M-estimator样品一致(MSAC)アルゴリズムを使用して外れ値を排除します。MSACアルゴリズムは,随机样本的共识(RANSAC)アルゴリズムのバリアントです。MSACアルゴリズムのランダム性のために,すべての実行で結果が同一にならない場合があります。

メモ

この関数は将来のリリースで削除される予定です。高度な機能を提供する関数estimateGeometricTransform2dまたはestimateGeometricTransform3dを使用します。

例

［tform，inlierpoints1，inlierpoints2) = estimateGeometricTransform (matchedPoints1，matchedPoints2，transformType）は,inlierpoints1とinlierpoints2の対応するインライア点を返します。

例

［＿＿＿，状态) = estimateGeometricTransform (matchedPoints1，matchedPoints2，transformType）は,ステータスコード0、1または2を返します。状态コードの出力を要求しない場合,関数は結果を生成できない状態に対してエラーを返します。

［＿＿＿) = estimateGeometricTransform (matchedPoints1，matchedPoints2，transformType，名称,值）は1つ以上の名称,值引数ペアによって指定された追加オプションを使用します。

例

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冲浪特徴点を使用して変換されたイメージの復元

ライブスクリプトを開く

イメージを読み取り,それを表示します。

原始= imread (“cameraman.tif”）;imshow(原始)标题(“基础镜像”）

変換後のイメージを歪めて表示します。

扭曲= imresize(原始,0.7);扭曲= imrotate(扭曲、31);图imshow(扭曲)标题(改变了形象的）

元のイメージと変換後のイメージから特徴を検出して抽出します。

ptsOriginal = detectSURFFeatures(原始);ptsDistorted = detectSURFFeatures(扭曲);[featuresOriginal, validPtsOriginal] = extractFeatures(原始ptsOriginal);[featuresDistorted, validPtsDistorted] = extractFeatures(扭曲,ptsDistorted);

イメージ間の特徴をマッチさせて表示します。

index_pairs = matchFeatures (featuresOriginal featuresDistorted);matchedPtsOriginal = validPtsOriginal (index_pairs (: 1));matchedPtsDistorted = validPtsDistorted (index_pairs (:, 2));图showMatchedFeatures(原始的、扭曲、matchedPtsOriginal matchedPtsDistorted)标题(“与异常值匹配的SURF点”）;

外れ値を排除して変換行列を推定し,その結果を表示します。

[tform, inlierIdx] = estimateGeometricTransform2D (matchedPtsDistorted matchedPtsOriginal,“相似”）;inlierPtsDistorted = matchedPtsDistorted (inlierIdx:);inlierPtsOriginal = matchedPtsOriginal (inlierIdx:);图showMatchedFeatures(原始的、扭曲、inlierPtsOriginal inlierPtsDistorted)标题(“匹配窗点”）

推定した変換を使用して,歪めたイメージから元のイメージを復元して表示します。

outputView = imref2d(大小(原始));Ir = imwarp (tform扭曲,“OutputView”, outputView);图imshow (Ir);标题(恢复图像的）;

入力引数

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`matchedPoints1`- - - - - -イメージ1のマッチ点
`cornerPoints`オブジェクト|`SURFPoints`オブジェクト|`MSERRegions`オブジェクト|`ORBPoints`オブジェクト|`BRISKpoints`|`KAZEPoints`|(x, y)座標のM行2列の行列

イメージ1のマッチ点。KAZEPoints、cornerPointsオブジェクト,SURFPointsオブジェクト,MSERRegionsオブジェクト,ORBPointsオブジェクト,BRISKPoints,または(x, y)座標のM行2列の行列のいずれかとして指定します。関数は,M-estimator SAmple Consensus (MSAC) アルゴリズムを使用して外れ値を排除します。MSAC アルゴリズムは、Random Sample Consensus (RANSAC) アルゴリズムのバリアントです。

`matchedPoints2`- - - - - -イメージ2のマッチ点
`cornerPoints`オブジェクト|`SURFPoints`オブジェクト|`MSERRegions`オブジェクト|`ORBPoints`オブジェクト|`BRISKpoints`|`KAZEPoints`|(x, y)座標のM行2列の行列

イメージ2のマッチ点。KAZEPoints、cornerPointsオブジェクト,SURFPointsオブジェクト,MSERRegionsオブジェクト,ORBPointsオブジェクト,BRISKPoints,または(x, y)座標のM行2列の行列のいずれかとして指定します。関数は,M-estimator SAmple Consensus (MSAC) アルゴリズムを使用して外れ値を排除します。MSAC アルゴリズムは、Random Sample Consensus (RANSAC) アルゴリズムのバリアントです。

`transformType`- - - - - -変換タイプ
`“相似”`|`仿射的`|`“射影”`

変換タイプ。3.つの文字列のいずれかとして指定します。変換タイプは“相似”、仿射的または“射影”に設定できます。マッチする点のペアの数が多くなると,推定された変換の精度が高くなります。各変換タイプのマッチする点のペアの最小数は次のとおりです。

変換タイプ	マッチする点のペアの最小的数
`“相似”`	2
`仿射的`	3.
`“射影”`	4

データ型:字符

名前と値のペアの引数

オプションの引数名称,值のコンマ区切りペアを指定します。的名字は引数名で,价值は対応する値です。的名字は引用符で囲まなければなりません。Name1, Value1,…,的家のように,複数の名前と値のペアの引数を,任意の順番で指定できます。

例:“信心”，99の場合,信頼度の値が99に設定されます。

`MaxNumTrials`- - - - - -ランダム試行の最大回数
`1000`(既定値) |正の整数

インライアを検出するためのランダム試行の最大回数。MaxNumTrials“と正の整数スカラーで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。この値を大きくすると結果のロバスト性は向上しますが,計算量が増加します。

データ型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

`信心`- - - - - -最大数のインライアの検出の信頼度
`99`(既定値) |正の数値スカラー

最大数のインライアの検出の信頼度。”信心“と(0 100)の範囲のパーセント比数値スカラーで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。この値を大きくすると結果のロバスト性は向上しますが,計算量が増加します。

データ型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

`MaxDistance`- - - - - -点から投影までの最大距離
`1．5`(既定値) |正の数値スカラー

ある点からそれに対応する点の投影までの最大距離(ピクセル単位)。MaxDistance“と正の数値スカラーで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。対応する投影は,推定された変換に基づきます。

データ型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

出力引数

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`tform`——幾何学的変換
`affine2d`オブジェクト|`projective2d`オブジェクト

幾何学的変換。affine2dオブジェクトまたはprojective2dオブジェクトとして返されます。

返された幾何学的変換行列は,matchedPoints1のインライアをmatchedPoints2のインライアにマッピングします。transformType入力を“相似”または仿射的に設定すると,関数はaffine2dオブジェクトを返します。それ以外の場合はprojective2dオブジェクトを返します。

`状态`——ステータスコード
`0`|`1`|`2`

ステータスコード。値0、1または2として返されます。

`状态`	説明
`0`	エラーなし。
`1`	`matchedPoints1`入力と`matchedPoints2`入力に十分な数の点が含まれていません。
`2`	十分な数のインライアが見つかりませんでした。

状态コードの出力を要求しない場合,関数は結果を生成できない2つの状態に対してエラーをスローします。

データ型:双

`inlierpoints1`——イメージ1のインライア点
インライア点

イメージ1のインライア点。マッチする入力点と同じタイプとして返されます。

`inlierpoints2`——イメージ2のインライア点
インライア点

イメージ2のインライア点。マッチする入力点と同じタイプとして返されます。

参照

[1] Hartley, R.， and A. Zisserman，“计算机视觉中的多视图几何”，剑桥大学出版社，2003。

[2] Torr, P. H. S.， and A. Zisserman，“MLESAC:一种用于估计图像几何的新的鲁棒估计器”，计算机视觉与图像理解，2000。

拡張機能

C / c++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

使用上の注意および制限:

SURFPointsオブジェクトは,estimateGeometricTransformへの入力として使用することはできません。SURFPointsをcodegenのestimateGeometricTransformと共に使用する方法の詳細については,特徴のマッチングとレジストレーションを使ったコード生成の紹介の例を参照してください。

R2013aで導入

estimateGeometricTransform

構文

説明

例

冲浪特徴点を使用して変換されたイメージの復元

入力引数

`matchedPoints1`- - - - - -イメージ1のマッチ点
`cornerPoints`オブジェクト|`SURFPoints`オブジェクト|`MSERRegions`オブジェクト|`ORBPoints`オブジェクト|`BRISKpoints`|`KAZEPoints`|(x, y)座標のM行2列の行列

`matchedPoints2`- - - - - -イメージ2のマッチ点
`cornerPoints`オブジェクト|`SURFPoints`オブジェクト|`MSERRegions`オブジェクト|`ORBPoints`オブジェクト|`BRISKpoints`|`KAZEPoints`|(x, y)座標のM行2列の行列

`transformType`- - - - - -変換タイプ
`“相似”`|`仿射的`|`“射影”`

名前と値のペアの引数

`MaxNumTrials`- - - - - -ランダム試行の最大回数
`1000`(既定値) |正の整数

`信心`- - - - - -最大数のインライアの検出の信頼度
`99`(既定値) |正の数値スカラー

`MaxDistance`- - - - - -点から投影までの最大距離
`1．5`(既定値) |正の数値スカラー

出力引数

`tform`——幾何学的変換
`affine2d`オブジェクト|`projective2d`オブジェクト

`状态`——ステータスコード
`0`|`1`|`2`

`inlierpoints1`——イメージ1のインライア点
インライア点

`inlierpoints2`——イメージ2のインライア点
インライア点

参照

拡張機能

C / c++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

参考

トピック

计算机视觉工具箱ドキュメンテーション

サポート

MATLABで始めるディープラーニング

estimateGeometricTransform

構文

説明

例

冲浪特徴点を使用して変換されたイメージの復元

入力引数

matchedPoints1- - - - - -イメージ1のマッチ点cornerPointsオブジェクト|SURFPointsオブジェクト|MSERRegionsオブジェクト|ORBPointsオブジェクト|BRISKpoints|KAZEPoints|(x, y)座標のM行2列の行列

matchedPoints2- - - - - -イメージ2のマッチ点cornerPointsオブジェクト|SURFPointsオブジェクト|MSERRegionsオブジェクト|ORBPointsオブジェクト|BRISKpoints|KAZEPoints|(x, y)座標のM行2列の行列

transformType- - - - - -変換タイプ“相似”|仿射的|“射影”

名前と値のペアの引数

MaxNumTrials- - - - - -ランダム試行の最大回数1000(既定値) |正の整数

信心- - - - - -最大数のインライアの検出の信頼度99(既定値) |正の数値スカラー

MaxDistance- - - - - -点から投影までの最大距離1．5(既定値) |正の数値スカラー

出力引数

tform——幾何学的変換affine2dオブジェクト|projective2dオブジェクト

状态——ステータスコード0|1|2

inlierpoints1——イメージ1のインライア点インライア点

inlierpoints2——イメージ2のインライア点インライア点

参照

拡張機能

C / c++コード生成MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

参考

トピック

计算机视觉工具箱ドキュメンテーション

サポート

MATLABで始めるディープラーニング

`matchedPoints1`- - - - - -イメージ1のマッチ点
`cornerPoints`オブジェクト|`SURFPoints`オブジェクト|`MSERRegions`オブジェクト|`ORBPoints`オブジェクト|`BRISKpoints`|`KAZEPoints`|(x, y)座標のM行2列の行列

`matchedPoints2`- - - - - -イメージ2のマッチ点
`cornerPoints`オブジェクト|`SURFPoints`オブジェクト|`MSERRegions`オブジェクト|`ORBPoints`オブジェクト|`BRISKpoints`|`KAZEPoints`|(x, y)座標のM行2列の行列

`transformType`- - - - - -変換タイプ
`“相似”`|`仿射的`|`“射影”`

`MaxNumTrials`- - - - - -ランダム試行の最大回数
`1000`(既定値) |正の整数

`信心`- - - - - -最大数のインライアの検出の信頼度
`99`(既定値) |正の数値スカラー

`MaxDistance`- - - - - -点から投影までの最大距離
`1．5`(既定値) |正の数値スカラー

`tform`——幾何学的変換
`affine2d`オブジェクト|`projective2d`オブジェクト

`状态`——ステータスコード
`0`|`1`|`2`

`inlierpoints1`——イメージ1のインライア点
インライア点

`inlierpoints2`——イメージ2のインライア点
インライア点

C / c++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。