主要内容

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detectHarrisFeatures

Harris-Stephensアルゴリズムを使用してコ,ナ,を検出しcornerPointsオブジェクトを返す

説明

= detectHarrisFeatures (cornerPointsオブジェクトを返します。このオブジェクトには,2次元入力メジで検出された特徴点に関する情報が含まれます。関数detectHarrisFeaturesは,Harris-Stephensアルゴリズムを使用してこれらの特徴点を検出します。

= detectHarrisFeatures (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。

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メ,ジを読み取ります。

I =棋盘;

コ,ナ,を検出します。

角= detectHarrisFeatures(I);

結果を表示します。

imshow(我);持有;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。M行n列の2次元メジとして指定します。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:||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,x50y150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:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

ガウスフィルタ,の次元。”FilterSize'と[3,最小值大小))]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,ガウスフィルタ,の標準偏差をFilterSize/3として定義します。

例:“FilterSize”5

デ,タ型:||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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コナポントオブジェクト。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次元入力メ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] Harris, C.,和M. Stephens,“一种结合的角和边缘检测器”,第四届Alvey视觉会议论文集,1988年8月,147-151页。

拡張機能

バ,ジョン履歴

R2013aで導入