愿景。BlockMatcher

イメージ間またはビデオフレーム間の動きの推定

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説明

。

愿景。BlockMatcher。
。

系统对象:系统对象。

作成

構文

blkMatcher =视觉。BlockMatcher

blkMatcher = vision.BlockMatcher(Name,Value)

説明

例

blkMatcher=愿景。BlockMatcherは2つのイメージ間または2つのビデオフレーム間の動きを推定するオブジェクトblkMatcher? ? ? ?このオブジェクトは,探索領域上でピクセルのブロックを動かし,ブロックマッチング法を使用してこの推定を実行します。

blkMatcher=愿景。BlockMatcher (名称,值）1、。。，blkMatcher =视觉。BlockMatcher (“ReferenceFrameSource”，输入端口的）啊哈!

プロパティ

草皮草皮

“整整齐齐，整整齐齐，整整齐齐”啊哈!。オブジェクトは呼び出すとロックされ,ロックを解除するには関数释放我不知道。

プロパティが”調整可能”★★★★★★★★★★★★★★★

プロパティ値の変更の詳細については,系统对象MATLAB。

`ReferenceFrameSource`- - - - - -基準フレームのソース
`“属性”`(既定値) |`输入端口的`

。输入端口的? ?“属性”> > > > >ReferenceFrameSourceプロパティを输入端口的に設定した場合,基準フレームの入力はブロックマッチングオブジェクトの一步。

`ReferenceFrameDelay`- - - - - -基準フレームと現在のフレームの間のフレーム数
`1`(既定値) |【翻译

。0、全英文、全英文、全英文、全英文、全英文。，ReferenceFrameSourceプロパティを“属性”★★★★★★★★★

`SearchMethod`- - - - - -最適一致検索法
`“详尽”`(既定値) |`“三步走”`

最適一致検索法。“详尽”? ?“三步走”> > > > >フレームk内のピクセルのブロックに最もよく一致するフレームk + 1内のピクセルのブロックを特定する方法を指定します。你怎么看“详尽”に設定した場合,ブロックマッチングオブジェクトはフレームk + 1内のピクセルのブロックの位置を選択します。1。

你怎么看“三步走”に設定した場合,ブロックマッチングオブジェクトは徐々に減少するステップサイズを使用して,フレームk内のピクセルのブロックに最もよく一致するフレームk + 1内のピクセルのブロックを検索します。。各ステップで,探索領域の中心点と領域の境界にある8つの探索点を比較し,中心点の値に最も近い値をもつ探索点に中心点を移動します。。。

`BlockSize`- - - - - -ピクセル単位のブロックサイズ
`17 [17]`(既定値) |2 .

。。

`MaximumDisplacement`- - - - - -最大変位検索
`7 [7]`(既定値) |2 .

最大変位検索。2 .。ピクセルのブロック内の中心ピクセルがイメージ間またはフレーム間で移動できる最大ピクセル数を指定します。。

`MatchCriteria`- - - - - -ブロック間の一致条件
`均方误差(MSE)`(既定値) |`平均绝对差(MAD)`

。均方误差(MSE)? ?平均绝对差(MAD)> > > > >

`OutputValue`- - - - - -英文释义
`“平方”`(既定値) |`“复杂形式的水平和垂直组件”`

英文释义“平方”? ?“复杂形式的水平和垂直组件”> > > > >

`重叠`- - - - - -入力イメージのサブ分割のオーバーラップ
`[0 0]`(既定値) |2 .

。2 .。

固定小数点プロパティ

`RoundingMethod`- - - - - -这就是我的意思
`“地板”`(既定値) |`“天花板”`|`“收敛”`|`“最近的”“圆”`|`“简单”“零”`

这就是我的意思。“地板”、“天花板”、“收敛”、“最近的”、“圆”、“简单”，“”“零”> > > > >

`OverflowAction`- - - - - -整数入力が範囲外の場合に実行するアクション
`“包装”`(既定値) |`“饱和”`

。“包装”? ?“饱和”> > > > >

`ProductDataType`- - - - - -積のデータ型
`“与输入相同”`(既定値) |`“自定义”`

。“与输入相同”? ?“自定义”> > > > >

`CustomProductDataType`- - - - - -【翻译
`numerictype(真的,32岁,30)`(既定値) |スケーリングされた`numerictype`オブジェクト

【翻译】スケーリングされたnumerictype(定点设计师)。，AccumulatorDataTypeプロパティを“自定义”★★★★★★★★★★★★

`AccumulatorDataType`- - - - - -アキュムレータのデータ型
`“与产品相同”`(既定値) |`“与输入相同”`|`“自定义”`

。“与产品相同”、“与输入相同”，“”“自定义”> > > > >

`CustomAccumulatorDataType`- - - - - -アキュムレータの語長と小数部の長さ
`numerictype(真的,32岁,30)`(既定値) |スケーリングされた`numerictype`オブジェクト

。スケーリングされたnumerictype(定点设计师)。，AccumulatorDataTypeプロパティを“自定义”★★★★★★★★★★★★

使用法

構文

V = blkMatcher(I)

C = blkMatcher(I)

Y = blkMatcher(I,iref)

説明

例

V= blkMatcher (我）は,あるビデオフレームから別のビデオフレームへの入力イメージ我【中文翻译V? ? ? ?

C= blkMatcher (我）は,OutputValueプロパティが复杂形式的水平和垂直组件に設定されている場合に,あるビデオフレームから別のビデオフレームへの入力イメージ我(1)、(1)、(1)、(1)、(1)、(1)C? ? ? ?

Y= blkMatcher (我，iref）は,ReferenceFrameSourceプロパティが输入端口に設定されている場合に,入力イメージ我と参照イメージiref★★★★★

入力引数

草皮草皮

`我`- - - - - -入力データ
スカラー|ベクトル|行列

。。

`iref`- - - - - -入力参照データ
スカラー|ベクトル|行列

。。

出力引数

草皮草皮

`V`- - - - - -
行列

【中文】行列として返されます。

`C`-
行列

整整齐齐。整整整整，整整齐齐。

`Y`-
行列

。【中文翻译】

オブジェクト関数

。，objという名前の系统对象のシステムリソースを解放するには,次の構文を使用します。

发行版(obj)

草皮草皮

系统对象

`一步`	系统对象のアルゴリズムの実行
`释放`	【翻译】系统对象。
`重置`	系统对象你知道吗

例

すべて折りたたむ

BlockMatcher

ライブスクリプトを開く

。

im2gray(im2gray(imread))“onion.png”)));

。

HBM =视觉。BlockMatcher (“ReferenceFrameSource”，…输入端口的，“BlockSize”35 [35]);hbm。OutputValue =“复杂形式的水平和垂直组件”;halphablend = vision.AlphaBlender;

[55]。

Img2 = imtranslate(img1，[5,5]);

2 .。

运动= hbm(img1,img2);

2 .。

Img12 = halphablend(img2,img1);

箭袋プロットを使用してイメージの動きの方向を示します。

(X, Y) = meshgrid(1时35:抵达大小(img1, 2), 1时35:抵达大小(img1, 1));imshow (img12)在箭袋(X (:), Y(:),真正的(运动(:)),图像放大(运动(:)),0)从

图包含一个轴对象。轴对象包含2个类型为图像、抖动的对象。

バージョン履歴

R2012a

参考

opticalFlow|opticalFlowFarneback|opticalFlowHS|opticalFlowLK|opticalFlowLKDoG

愿景。BlockMatcher

説明

作成

構文

説明

プロパティ

ReferenceFrameSource- - - - - -基準フレームのソース“属性”(既定値) |输入端口的

ReferenceFrameDelay- - - - - -基準フレームと現在のフレームの間のフレーム数1(既定値) |【翻译

SearchMethod- - - - - -最適一致検索法“详尽”(既定値) |“三步走”

BlockSize- - - - - -ピクセル単位のブロックサイズ17 [17](既定値) |2 .

MaximumDisplacement- - - - - -最大変位検索7 [7](既定値) |2 .

MatchCriteria- - - - - -ブロック間の一致条件均方误差(MSE)(既定値) |平均绝对差(MAD)

OutputValue- - - - - -英文释义“平方”(既定値) |“复杂形式的水平和垂直组件”

重叠- - - - - -入力イメージのサブ分割のオーバーラップ[0 0](既定値) |2 .

固定小数点プロパティ

RoundingMethod- - - - - -这就是我的意思“地板”(既定値) |“天花板”|“收敛”|“最近的”“圆”|“简单”“零”

OverflowAction- - - - - -整数入力が範囲外の場合に実行するアクション“包装”(既定値) |“饱和”

ProductDataType- - - - - -積のデータ型“与输入相同”(既定値) |“自定义”

CustomProductDataType- - - - - -【翻译numerictype(真的,32岁,30)(既定値) |スケーリングされたnumerictypeオブジェクト

AccumulatorDataType- - - - - -アキュムレータのデータ型“与产品相同”(既定値) |“与输入相同”|“自定义”

CustomAccumulatorDataType- - - - - -アキュムレータの語長と小数部の長さnumerictype(真的,32岁,30)(既定値) |スケーリングされたnumerictypeオブジェクト

使用法

構文

説明

入力引数

我- - - - - -入力データスカラー|ベクトル|行列

iref- - - - - -入力参照データスカラー|ベクトル|行列

出力引数

V- - - - - -行列

C-行列

Y-行列

オブジェクト関数

系统对象

例

BlockMatcher

バージョン履歴

参考

`ReferenceFrameSource`- - - - - -基準フレームのソース
`“属性”`(既定値) |`输入端口的`

`ReferenceFrameDelay`- - - - - -基準フレームと現在のフレームの間のフレーム数
`1`(既定値) |【翻译

`SearchMethod`- - - - - -最適一致検索法
`“详尽”`(既定値) |`“三步走”`

`BlockSize`- - - - - -ピクセル単位のブロックサイズ
`17 [17]`(既定値) |2 .

`MaximumDisplacement`- - - - - -最大変位検索
`7 [7]`(既定値) |2 .

`MatchCriteria`- - - - - -ブロック間の一致条件
`均方误差(MSE)`(既定値) |`平均绝对差(MAD)`

`OutputValue`- - - - - -英文释义
`“平方”`(既定値) |`“复杂形式的水平和垂直组件”`

`重叠`- - - - - -入力イメージのサブ分割のオーバーラップ
`[0 0]`(既定値) |2 .

`RoundingMethod`- - - - - -这就是我的意思
`“地板”`(既定値) |`“天花板”`|`“收敛”`|`“最近的”“圆”`|`“简单”“零”`

`OverflowAction`- - - - - -整数入力が範囲外の場合に実行するアクション
`“包装”`(既定値) |`“饱和”`

`ProductDataType`- - - - - -積のデータ型
`“与输入相同”`(既定値) |`“自定义”`

`CustomProductDataType`- - - - - -【翻译
`numerictype(真的,32岁,30)`(既定値) |スケーリングされた`numerictype`オブジェクト

`AccumulatorDataType`- - - - - -アキュムレータのデータ型
`“与产品相同”`(既定値) |`“与输入相同”`|`“自定义”`

`CustomAccumulatorDataType`- - - - - -アキュムレータの語長と小数部の長さ
`numerictype(真的,32岁,30)`(既定値) |スケーリングされた`numerictype`オブジェクト

`我`- - - - - -入力データ
スカラー|ベクトル|行列

`iref`- - - - - -入力参照データ
スカラー|ベクトル|行列

`V`- - - - - -
行列

`C`-
行列

`Y`-
行列