matchfeatures.

マッチする特徴の検出

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構文

IndexPairs = MatchFeatures（特性1，功能2）

[indexPairs, matchmetric] = matchFeatures (features1 features2)

[indexPairs, matchmetric] = matchFeatures (features1 features2,名称,值)

説明

例

indexPairs= matchFeatures (特点1，特点2）は，マッチする特性のを2つのつの力特セットで返し入入入binaryFeaturesオブジェクトまたは行列でなければなりません。

［indexPairs，matchmetric] = matchFeatures（特点1，特点2）はさらに,indexPairs

［indexPairs，matchmetric] = matchFeatures（特点1，特点2，名称,值）には，1つ以上の名称,值引数ペアによって指定された追加オプションが含まれます。

例

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イメージのペア間での対応する関心点の検出

ライブスクリプトを開く

局所近傍と哈里斯法アルゴリズムを使使使てイメージののペアペア対応対応対応するする対応

ステレオイメージを読み取ります。

I1 = im2gray (imread (“viprectification_deskLeft.png”));I2 = im2gray (imread (“viprectification_deskRight.png”));

コーナーを検出します。

里= detectHarrisFeatures (I1);points2 = detectHarrisFeatures (I2);

近傍特徴を抽出します。

[features1, valid_points1] = extractFeatures (I1,里);[features2, valid_points2] = extractFeatures (I2 points2);

特价をマッチし。

indexPairs = MatchFeatures（特点1，特点2）;

各イメージの対応する点の位置を取得します。

matchedPoints1 = valid_points1 (indexPairs (: 1):);matchedPoints2 = valid_points2 (indexPairs (:, 2):);

対応する点を可視化します。誤ったマッチもいくつかありますが,2つのイメージ間の平行移動の効果がわかります。

图;showMatchedFeatures (I1、I2 matchedPoints1 matchedPoints2);

图中包含一个轴。轴包含图像、线条类型的4个对象。

冲浪特徴量を使用した対応点の検出

ライブスクリプトを開く

冲浪局所特色検出有关部を使にしされたイメージイメージ対応点をますますますますますます见つけ见つけ见つけ见つけ见つけ见つけ见つけ见つけ见つけ见つけ

2つのイメージを読み取り。

i1 = imread（'cameraman.tif'）;I2 = imresize (imrotate (I1, -20), 1.2);

冲浪特徴量を見つけます。

里= detectSURFFeatures (I1);points2 = detectSURFFeatures (I2);

特价を抽出し。

[f1, vpts1] = extractFeatures (I1,里);[f2, vpts2] = extractFeatures (I2 points2);

マッチする点の位置を取得します。

indexPairs = matchFeatures(f1,f2);matchedPoints1 = vpts1 (indexPairs (: 1));matchedPoints2 = vpts2 (indexPairs (:, 2));

マッチする点を表示します。

图;showMatchedFeatures (I1、I2 matchedPoints1 matchedPoints2);传奇(“匹配点1”，的匹配点2）;

图中包含一个轴。轴包含图像、线条类型的4个对象。这些对象表示匹配的点1，匹配点2。

入力引数

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`特点1`- - - - - -特徴セット1
`binaryFeatures`オブジェクト|米₁行n列列行列

特价セット1。binaryFeaturesオブジェクトまたはM.₁行N列の行列として指定します。行列には,M₁個の特徴が含まれます。Nは各特徴ベクトルの長さに対応します。関数提取物质と快速视网膜键点（Freak），定向快速旋转（ORB），または二进制强大的不变可伸缩关键点（快速）记述子法を使使て，binaryFeaturesオブジェクトを取得できます。

`特点2`- - - - - -特徴セット2
米₂行n列列行列|`binaryFeatures`オブジェクト

特徴2。binaryFeaturesオブジェクトまたはM.₂行N列の行列として指定します。行列には,M₂個の特徴が含まれます。Nは各特徴ベクトルの長さに対応します。関数提取物质と快速视网膜键点（Freak），定向快速旋转（ORB），または二进制强大的不变可伸缩关键点（快速）记述子法を使使て，binaryFeaturesオブジェクトを取得できます。

名前と値のペアの引数

オプションの数名称,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，...，namen，valuenのように，复数の名前とのペアののを，任意の顺番で指定でき。

例:'梅兰'，'SSD'は,特徴のマッチングメトリクスに対する差の二乗和を指定します。

`方法`- - - - - -マッチング法
`'穷举着'`（既定値）|`'近似'`

“方法'♥，'穷举着'または'近似'で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。手法は,特点1と特点2の間での最近傍の検出方法を指定します。2つの特徴ベクトル間の距離がMatchthreshold.パラメーターによって设定されたしきい値より小さい场合，これらの特徴ベクトルがマッチします。

'穷举着'

特点1と特点2の特徴ベクトル间のペアワイズ距离を计算します。

'近似'

.［3］

`Matchthreshold.`- - - - - -マッチングのしきい値
`10．0`または`1.0`（既定値）|（0,100]のの范囲のパーセント

マッチングのしきい値。Matchthreshold.“と(0100)の範囲のスカラーパーセント値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。既定値は,バイナリ特徴ベクトルの場合は10．0，または非バイナリ特征ベクトルのの合1.0に設定されます。マッチングのしきい値は,最も強いマッチを選択するために使用できます。しきい値は,完全マッチからの距離をパーセントで表します。

2つの特徴ベクトル間の距離がMatchthreshold.によって設定されたしきい値より小さい場合,これらの特徴ベクトルがマッチします。特徴間の距離がMatchthreshold.ののより大きい杂交，关关はを户外します。

入力がbinaryFeaturesオブジェクトオブジェクト综合は通道，マッチングのしきい値を大大きく必要があります.Freak，Orb，またはまたはまたはまたはにときとき，关节提取物质はbinaryFeaturesオブジェクトを返します。

`MaxRatio`- - - - - -比率のしきい値
`0.6`（既定値）|（0,1]の范囲の比率

比率のしきい値。MaxRatio“と(0,1)の範囲のスカラー比率値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。あいまいなマッチを除外する最大比率を使用します。より多くのマッチを返すには,この値を大きくします。

`度规`- - - - - -特徴のマッチング
`'SSD'`（既定値）|`'伤心'`

特徴のマッチングメトリクス。”度规'♥，'伤心'または'SSD'で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

`'伤心'`	差差の绝対値値の和
`'SSD'`	差の二乗和

このプロパティは,入力特徴セット特点1と特点2がbinaryFeaturesオブジェクトではない場合に適用されます。特徴をbinaryFeaturesオブジェクトとして指定している場合,関数はハミング距離を使用して類似度メトリクスを計算します。

`独特的`- - - - - -一意のマッチ
`假`（既定値）|`真的`

一意のマッチ。”独特的'♥，假または真的で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。特点1と特点2间の一般ののマッチのみを返すようにするに，この値を真的に設定します。

独特的を假に設定すると,関数は特点1と特点2間のすべてのマッチを返します。特点1のの数の特价が特点2の1つの特徴にマッチする场合があります。

列表示特征1，其中条目1和3圈起来，并指向表示特征2的列的条目2

独特的を真的に設定すると,関数は順方向と逆方向のマッチングを実行して,一意のマッチを選択します。特点1を特点2にマッチさせた後,特点2を特点1にマッチさせて,最適一致を保持します。

出力引数

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`indexPairs`——対応する特徴のインデックス
P行2列の行列

2つの入力特徴セット間で対応する特徴のインデックス。P個のインデックスのP行2列の行列として返されます。インデックスの各ペアは,特点1入力と特点2，特点1の特价のインデックスをますます。特点2のマッチする特徴のインデックスを表します。

`matchmetric`- マッチする特殊间隔の距离
p行1列のベクトル

マッチする特徴間の距離。p行1列のベクトルとして返されます。距離の値は、選択されたメトリクスに基づきます。matchmetricの我番目の要素は,それぞれindexPairs我出力行列の行目に対応します。度规が伤心またはSSD.に設定されている場合,計算前に特徴ベクトルが単位ベクトルに正規化されます。

度规	范囲	完全マッチの値
`伤心`	［`0`，`2`＊`SQRT.`（`大小`（`特点1`，`2`)))。	`0`
`SSD.`	［`0`，`4`］	`0`
`汉明`	［`0, features1。NumBits`］	`0`

メモ

汉明メトリクスメトリクスを选択することことできませませませませませ特点1入力と特点2入力がbinaryFeaturesである结合に自动的ににれます。

参照

大卫·G·洛维“基于尺度不变关键点的独特图像特征。”国际计算机视觉杂志。第60卷，第2卷，91-110页。

[2] Muja，M.和D. G. Lowe。“二元特征快速匹配”。计算机和机器人愿景会议。CRV，2012年。

穆佳，M，和d。g。劳。"具有自动算法配置的快速近似最近邻"计算机视觉理论与应用国际会议。VISAPP, 2009年。

[4] Rublee，E.，V.Rabaud，K. Konolige和G. Bradski。“ORB：筛选或冲浪的有效替代品。”在2011年2011年国际计算机愿景会议上，2564-2571的诉讼程序中。巴塞罗那，西班牙，2011年。

拡张机械

C / C ++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

使用上の注意および制限:

穷法の使用時は,プラットフォーム依存のライブラリをMATLAB^®ホストのみに対し生成します。
穷法の使用時は,移植可能なCコードをホスト以外のターゲットのみに対し生成します。
穷法を使用していない場合は,OpenCV(版本3.4.0)ライブラリにリンクするc++コンパイラを使用して移植可能なCコードを生成します。OpenCVライブラリを使使使使移植に対応移植可ななコード生成を参照してください。
“方法”および'梅兰'はコンパイル時の定数でなければなりません。

GPUコード生成
GPU编码器™をを使てnVidia®GPUのためためのののののののためののの。

使用上の注意事項および制限事項:

CUDA^®コードは详尽的マッチング法に対してのみ生成されます。近似メソッドが选択されてている合书，GPU编码器™は警告警告発行し，关关数のc / c ++コード生成します。

参考

トピック

结构与运动の概要

R2011Aで导入

matchfeatures.

構文

説明

例

イメージのペア間での対応する関心点の検出

冲浪特徴量を使用した対応点の検出

入力引数

`特点1`- - - - - -特徴セット1
`binaryFeatures`オブジェクト|米₁行n列列行列

`特点2`- - - - - -特徴セット2
米₂行n列列行列|`binaryFeatures`オブジェクト

名前と値のペアの引数

`方法`- - - - - -マッチング法
`'穷举着'`（既定値）|`'近似'`

`Matchthreshold.`- - - - - -マッチングのしきい値
`10．0`または`1.0`（既定値）|（0,100]のの范囲のパーセント

`MaxRatio`- - - - - -比率のしきい値
`0.6`（既定値）|（0,1]の范囲の比率

`度规`- - - - - -特徴のマッチング
`'SSD'`（既定値）|`'伤心'`

`独特的`- - - - - -一意のマッチ
`假`（既定値）|`真的`

出力引数

`indexPairs`——対応する特徴のインデックス
P行2列の行列

`matchmetric`- マッチする特殊间隔の距离
p行1列のベクトル

参照

拡张机械

C / C ++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

GPUコード生成
GPU编码器™をを使てnVidia®GPUのためためのののののののためののの。

参考

トピック

电脑视觉工具箱ドキュメンテーション

サポート

MATLABで始めるディープラーニング

matchfeatures.

構文

説明

例

イメージのペア間での対応する関心点の検出

冲浪特徴量を使用した対応点の検出

入力引数

特点1- - - - - -特徴セット1binaryFeaturesオブジェクト|米1行n列列行列

特点2- - - - - -特徴セット2米2行n列列行列|binaryFeaturesオブジェクト

名前と値のペアの引数

方法- - - - - -マッチング法'穷举着'（既定値）|'近似'

Matchthreshold.- - - - - -マッチングのしきい値10．0または1.0（既定値）|（0,100]のの范囲のパーセント

MaxRatio- - - - - -比率のしきい値0.6（既定値）|（0,1]の范囲の比率

度规- - - - - -特徴のマッチング'SSD'（既定値）|'伤心'

独特的- - - - - -一意のマッチ假（既定値）|真的

出力引数

indexPairs——対応する特徴のインデックスP行2列の行列

matchmetric- マッチする特殊间隔の距离p行1列のベクトル

参照

拡张机械

C / C ++コード生成MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

GPUコード生成GPU编码器™をを使てnVidia®GPUのためためのののののののためののの。

参考

トピック

电脑视觉工具箱ドキュメンテーション

サポート

MATLABで始めるディープラーニング

`特点1`- - - - - -特徴セット1
`binaryFeatures`オブジェクト|米₁行n列列行列

`特点2`- - - - - -特徴セット2
米₂行n列列行列|`binaryFeatures`オブジェクト

`方法`- - - - - -マッチング法
`'穷举着'`（既定値）|`'近似'`

`Matchthreshold.`- - - - - -マッチングのしきい値
`10．0`または`1.0`（既定値）|（0,100]のの范囲のパーセント

`MaxRatio`- - - - - -比率のしきい値
`0.6`（既定値）|（0,1]の范囲の比率

`度规`- - - - - -特徴のマッチング
`'SSD'`（既定値）|`'伤心'`

`独特的`- - - - - -一意のマッチ
`假`（既定値）|`真的`

`indexPairs`——対応する特徴のインデックス
P行2列の行列

`matchmetric`- マッチする特殊间隔の距离
p行1列のベクトル

C / C ++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

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