主要内容

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detectMinEigenFeatures

最小固有値アルゴリズムを使用してコ，ナ，を検出し，cornerPointsオブジェクトを返します。

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構文

points = detectMinEigenFeatures(I)
点= detectMinEigenFeatures(I,Name,Value)

説明

例

点= detectMinEigenFeatures (我）はcornerPointsオブジェクト点を返します。このオブジェクトには，2次元グレスケル入力メジ我で検出された特徴点に関する情報が含まれます。関数detectMinEigenFeaturesは,释氏と预氏によって開発された最小固有値アルゴリズムを使用して特徴点を検出します。

点= detectMinEigenFeatures (我，名称,值）は,名称,值ペアの引数を1以上指定したオプションを追加で使用します。

例

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ラ@ @ブスクリプトを開く

メ，ジを読み取ります。

I =棋盘;

コ，ナ，を検出します。

拐角= detectMinEigenFeatures(I);

結果を表示します。

imshow(我);持有在；情节(corners.selectStrongest (50));

图中包含一个轴对象。axis对象包含image、line类型的2个对象。

入力引数

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入力▪▪メ▪▪ジ。2次元グレスケルとして指定します。入力▪▪メ▪▪ジは,実数で非スパースでなければなりません。

デ，タ型:单|双|int16|uint8|uint16|逻辑

名前と値の引数

例:“MinQuality”，“0.01”，“投资回报”，[50150100200]は,指定された関心領域内にある最小許容品質1%のコーナーを検出器で使用しなければならないことを指定します。この関心領域は，x＝50、y＝150にあります。ROIの幅はOne hundred.ピクセルで，高さは200ピクセルです。

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。

コ，ナ，の最小許容品質。”MinQuality’と[0,1]の範囲のスカラ.値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

コナの最小許容品質は，メジの最大コナメトリクス値より小さな値を表します。誤ったコ，ナ，を削除するには，この値を大きくします。

例:“MinQuality”，0.01

デ，タ型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

ガウスフィルタ，の次元。”FilterSize'と[3,inf)の範囲の奇数の整数値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

ガウスフィルタ，は，入力，メ，ジの勾配を平滑化します。

関数はFilterSize値を使用してフィルタ，の次元FilterSizexFilterSizeを計算します。また，標準偏差をFilterSize/3として定義します。

例:“FilterSize”，5

デ，タ型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

コ，ナ，検出のための四角形の領域。”ROIと[x y宽度高度]の形式のベクトルで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。最初の2は関心領域の左上隅の位置を表します[x y]は関心領域の左上隅の位置を表します。残りの2の整数値は幅と高さを表します。

例:“投资回报”，[50150100200]

出力引数

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コナポント。cornerPointsオブジェクトとして返されます。このオブジェクトには,2次元グレースケール入力イメージで検出された特徴点に関する情報が含まれます。

参照

[1] Shi, J.，和C. Tomasi，“良好的特征跟踪”，IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，1994年6月，第593-600页。

拡張機能

バ，ジョン履歴

R2013aで導入

参考

関数

オブジェクト

トピック