主要内容

detectBRISKFeatures

检测的特性和回报BRISKPoints对象

描述

例子

= detectBRISKFeatures ()返回一个BRISKPoints对象,。对象包含信息的二维灰度输入图像特征检测,。的detectBRISKFeatures函数使用一个二进制健壮的不变的可伸缩的要点(快)算法来检测多尺度角特性。

= detectBRISKFeatures (,名称,值)使用指定的一个或多个额外的选项名称,值对参数。

例子

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读取图像。

我= imread (“cameraman.tif”);

找到的点。

点= detectBRISKFeatures(我);

显示结果。

imshow(我);持有;情节(points.selectStrongest (20));

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含3图像类型的对象,线。

输入参数

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中指定的输入图像,二维灰度。输入图像必须是真实和nonsparse。

例子:

数据类型:||int16|uint8|uint16|逻辑

名称-值参数

指定可选的逗号分隔条名称,值参数。的名字参数名称和吗价值相应的价值。的名字必须出现在引号。您可以指定几个名称和值对参数在任何顺序Name1, Value1,…,的家

例子:“MinQuality”,0.1,“投资回报”,[50150100200]指定探测器必须使用最低10%接受质量指定区域内的角落。位于这一地区的利益x=50,y=150年。ROI的宽度One hundred.像素的高度200年像素。

最低强度的区别及其周边地区,一个角落指定为逗号分隔两人组成的“MinContrast”和一个标量范围(0 1)最小对比值代表图像的最大价值的一小部分。增加这个值减少发现角落的数量。

最低接受质量的角落,指定为逗号分隔两人组成的“MinQuality和一个标量值的区间[0,1]。角落的最低接受质量代表一小部分最大角落度量值的图像。增加这个值删除错误的角落。

八度来实现,指定为逗号分隔两人组成的NumOctaves”和一个整数标量,大于或等于0。增加这个值来检测更大的气泡。推荐值之间14。当您设置NumOctaves0,功能禁用多尺度检测。它执行检测输入图像的规模,

矩形区域检测的角落,指定为逗号分隔两人组成的ROI和一个向量的格式xy宽度高度]。前两个整数值(xy)代表的位置感兴趣的区域的左上角。最后两个整数值代表宽度和高度。

输出参数

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的点,作为一个返回BRISKPoints对象。对象包含有关二维灰度特征点检测的输入图像。

引用

[1]Leutenegger, S。,米。Chli and R. Siegwart. “BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints”,《IEEE国际会议,2011年ICCV。

扩展功能

介绍了R2014a