最も強い特徴のしきい値。MetricThreshold“と非負のスカラー値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。より多くのブロブを返すには,このしきい値の値を小さくします。

オクターブの数。”NumOctaves“と1以上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。より大きなブロブを検出するには,この値を大きくします。推奨値は1～4です。

各オクターブは,さまざまなサイズのフィルターを使用して解析されたスケールの数をカバーします。

オクターブが高くなるほど,大きなフィルターを使用して,イメージデータのサブサンプリングが行われます。オクターブの数が多くなると,検出されるブロブのサイズが大きくなります。イメージのサイズに対して適切になるようにNumOctavesパラメーターを設定します。たとえば50 x 50のイメージでは,NumOctavesパラメーターを2以下に設定する必要があります。NumScaleLevelsパラメーターは,オクターブあたりに使用されるフィルターの数を制御します。1オクターブのデータを解析するには、少なくとも 3 つのレベルが必要です。

計算を行うオクターブあたりのスケールレベルの数。”NumScaleLevels“と3.以上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。より細かいスケールの増分でより多くのブロブを検出するには,この数値を大きくします。推奨値は3.～6です。

四角形の関心領域。ベクトルとして指定します。ベクトルは [x y width height] の形式でなければなりません。ROIを指定すると,関数は,[x y]にある(宽高)によって指定されたサイズの領域内のコーナーを検出します。(x, y)要素は,領域の左上隅を指定します。