主要内容

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提取物质

关心点点子の抽出

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構文

[特性,validPoints] = extractFeatures(我点)
[特性,validPoints] = extractFeatures(我点名称,值)

説明

例

［特征，validPoints] =提取物（我，点）は,バイナリイメージまたは強度イメージから,抽出された特徴ベクトル(記述子とも呼ばれます)と,これらに対応する位置を返します。

関数は,関心点の周りのピクセルから記述子を導出します。ピクセルは,単一点の位置によって指定された特徴を表し,これらの特徴をマッチさせます。各単一点は,近傍の中心位置を指定します。記述子の抽出に使用する手法は,入力点のクラスによって异なります。

例

［特征，validPoints] =提取物（我，点，名称,值）は，1つ以上の名称,值ペアの引数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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ライブスクリプトを開く

イメージを読み取ります。

我= imread（'cameraman.tif'）;

コーナー特徴を検出して抽出します。

角落= detectHarrisFeatures(我);[features, valid_corners] = extractFeatures(I, corners);

イメージを表示します。

数字;imshow（i）;抓住在

图中包含一个坐标轴。轴包含类型图像的对象。

有効なコーナーポイントをプロットします。

情节(valid_corners);

图中包含一个坐标轴。轴包含两个类型为image, line的对象。

ライブスクリプトを開く

イメージを読み取ります。

我= imread（'cameraman.tif'）;

特色を検出して抽出します。

点=检测（i）;[功能，有效_Points] =提取物（i，点）;

最も強い10個の冲浪特徴を表示してプロットします。

数字;imshow（i）;抓住在；情节(valid_points.selectStrongest (10),“showOrientation”,真正的);

图中包含一个坐标轴。轴包含三个对象的类型为image, line。

ライブスクリプトを開く

イメージを読み取ります。

我= imread（'cameraman.tif'）;

MSERと冲浪特性徴子を使して特徴を検出し。

区域= detectMSERFeatures(我);[feature, valid_points] = extractFeatures(I,regions, valid_points)“正直”,真正的);

女士楕円の中心に対応する冲浪特徴を表示します。

数字;imshow（i）;抓住在；情节(valid_points“showOrientation”,真正的);

图中包含一个坐标轴。轴包含三个对象的类型为image, line。

入力数

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入力イメージ。バイナリイメージまたは2次元グレースケールイメージとして指定します。

データ型：逻辑|单|双倍的|INT16|uint8.|uint16

正方形の近傍の中心位置の点。BRISKPoints，SurfpointsオブジェクトKazepoints.オブジェクトMSERREGIONS.オブジェクト角尖オブジェクトORBPointsオブジェクト，またはm个の[x y]座标のm行2列の行列としてます。

点のクラス
BRISKPoints 二进制鲁棒不变可扩展关键点
Surfpointsオブジェクト 加速强大的功能（冲浪）
MSERREGIONS.オブジェクト 最大稳定的极值区域（MSER）
角尖 功能从加速段试验(快速),最小固有値または哈里斯
Kazepoints. 非線形イメージのピラミッドベースの回転および方向に不変の特徴。冲浪と同様ですが,ノイズが少ない点が含まれます。
ORBPoints 面向快速旋转短暂(ORB)特徴。
[x y]座标のm行2列の行为 (x, y)点的位置の周りのシンプルな正方形の近傍

名称とと値ののペアの

オプションの数名称,值のコンマ区切りペアを指定します。姓名は引数名で,价值は対応する値です。姓名は引用符で囲まなければなりません。name1，value1，...，namen，valuen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:“方法”，“块”は,記述子の抽出に堵塞法を指定します。

记述子抽出法。'方法“と”,怪物'，'冲浪'，'or'、堵塞'または'汽车'で构成されるコンマ切り切りのペアとして指定しし。

次の表で,関数が記述子抽出法をどのように実装するかを説明します。

メソッド 特徴ベクトル(記述子)
轻快的 二进制鲁棒不变可扩展关键点(轻快)。
関数はvalidPoints出力オブジェクトの取向プロパティを,抽出した特徴の向き(ラジアン単位)に設定します。
怪物 快速视网膜关键点(FREAK)。
関数はvalidPoints出力オブジェクトの取向プロパティを,抽出した特徴の向き(ラジアン単位)に設定します。
冲浪 加速健壮特性(SURF)。
关节，validPoints出力オブジェクトの取向プロパティを,抽出した特徴の向き(ラジアン単位)に設定します。

冲浪法でMSERREGIONS.オブジェクトを使使と，オブジェクトの重心プロパティによって浪潮记述子が抽出れれますますの轴プロパティは,特徴を表す円の領域が女士楕円領域に比例するような冲浪記述子のスケールを選択します。このスケールは1/4 *√(majorAxes / 2) * (minorAxes / 2))。で求められ，Surfpointsオブジェクトの要件として1．6に飽和されます。
or 面向快速旋转短暂(ORB)特徴。
validPoints出力オブジェクトの取向プロパティプロパティ，入力ORBPointsオブジェクト点の取向プロパティプロパティ自动的に设定されます。
Kaze. 铁线形のピラミッドベース特价。

関数はvalidPoints出力オブジェクトの取向プロパティを,抽出した特徴の向き(ラジアン単位)に設定します。

Kaze.法でMSERREGIONS.オブジェクトを使使と，オブジェクトの地点プロパティを使用してKAZE記述子を抽出します。

オブジェクトの轴プロパティは，特价を表す円のがmser楕円领域に比例ようなkaze记述子のスケール选択します。
ブロック シンプルな正方形近傍。

堵塞法は,イメージの境界内に完全に含まれる近傍のみを抽出します。したがって,出的力validPointsに含まれる点の点が力点よりも少ない结合があります。
自動 この关节はは力のののクラス基因て方法を選択し,次を実装します。
角尖入力オブジェクトの場合は怪物法。
Surfpoints入力オブジェクトまたはMSERREGIONS.入力オブジェクトの場合は冲浪法。
BRISKPoints入力オブジェクトの場合は轻快的法。
ORBPoints入力オブジェクトの場合はor法。

(x, y)座標のM行2列の入力行列の場合,関数は堵塞法を実装します。

メモ

入力点がORBPointsオブジェクトオブジェクト结合，记述子抽出法はorでなけれでなければなりませませまた，or記述子抽出法は,ORBPointsを除く,他のどのクラスの点でもサポートされません。

ブロックサイズ。奇こののますスカラーしますます。このこの値，各关关心点を中心とした，BlockSizexBlockSizeの局所的な正方形の近傍を定義します。このオプションは,関数が堵塞法を実装する場合にのみ適用されます。

回転不変フラグ。逻辑スカラーとして指定します。このプロパティを真正的に設定すると,特徴ベクトルの向きが推定されず,特徴の向きがπ/ 2に設定されます。イメージ記述子で回転情報を取得する必要がない場合には,このプロパティを真正的に設定します。このプロパティを假に設定すると,特徴の向きが推定され,特徴が回転に対して不変になります。

メモ

回転不错“正直”は,入力点がORBPointsオブジェクトの场合はサポートされません。

冲浪またはKAZE特徴ベクトル(記述子)の長さ。64.または128として指定します。このオプションは,関数が冲浪法またはKaze.方法を装配するするにのみ适适れますます。特色のサイズを128に増やすと,精度が向上しますが,特徴のマッチング速度は低下します。

出力引数

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特徴ベクトル。binaryFeaturesオブジェクト,またはM個の特徴ベクトル(記述子とも呼ばれる)のM行N列の行列として返されます。各記述子の長さはNです。

特征の各出力特徴ベクトル(記述子)に関連付けられた有効な点。入力と同じ形式で返されます。有効な点は,BRISKPointsオブジェクト角尖オブジェクトSurfpointsオブジェクトKazepoints.オブジェクトMSERREGIONS.オブジェクトORBPointsオブジェクト,または(x, y)座標のM行2列の行列になります。

関数は,各関心点の周りの領域から記述子を抽出します。領域がイメージの外側に位置する場合,関数はその点の特徴記述子を計算できません。関心点がイメージの端に近すぎる場合,関数は特徴記述子を計算できません。この場合,関数はこの点を無視します。この点は有効な点の出力に含まれません。

参照

G. Bradski和A. Kaehler，学习OpenCV:使用OpenCV库的计算机视觉，O'Reilly, Sebastopol, CA, 2008。

[2] Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool, SURF: speed Up Robust Features”，计算机视觉和图像理解(CVIU)， Vol. 110, No. 3, pp. 346- 359, 2008

[3] Bay，Herbert，Andreas Ess，Tinne Tuytelaars，以及Luc Van Gool，“Surf：加速强大的功能”，计算机视觉和图像理解（CVIU），Vol。110，3，第3页，第346-359,2008。

[4] Alahi, Alexandre, Ortiz, Raphael, and Pierre Vandergheynst，“FREAK: Fast Retina Keypoint”，IEEE会议计算机视觉和模式识别，2012。

[5] Alcantarilla，P.F.，A. Bartoli和A.J.戴维森。“Kaze特点”，ECCV 2012，第VI部分，LNCS 7577 PP。214,2012

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参考

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