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detectKAZEFeatures

KAZE 特徴の検出

構文

points = detectKAZEFeatures(I)

points = detectKAZEFeatures(I,Name=Value)

説明

points = detectKAZEFeatures(I) は、2 次元グレースケールまたはバイナリの入力イメージで検出された KAZE キーポイントについての情報を含む KAZEPoints オブジェクトを返します。この関数は、非線形拡散を使用して、指定されたイメージに対してスケール スペースを構築します。そして、そのスケール スペースからマルチスケールのコーナー特徴を検出します。

points = detectKAZEFeatures(I,Name=Value) は、前の構文に加えて、名前と値の引数を 1 つ以上使用してオプションを指定します。たとえば、detectKAZEFeatures(I,Threshold=0.003) は、重要性の低い局所的極値を除外するためのしきい値を 0.003 に設定します。

例

イメージ内の KAZE 特徴点の検出

イメージを読み取ります。

I = imread("cameraman.tif");

イメージの KAZE 点を検出します。

points = detectKAZEFeatures(I);

最も強い 20 個の点をプロットします。

imshow(I)
hold on
plot(selectStrongest(points,20))
hold off

KAZE 特徴の検出と特定の点の表示

イメージをワークスペースに読み取ります。

I = imread("cameraman.tif");

イメージの KAZE 特徴を検出します。

points = detectKAZEFeatures(I);

検出された最後の 5 個の点を選択して表示します。

imshow(I);
hold on;
plot(points(end-4:end));
hold off;

入力引数

I — 入力イメージ

M 行 N 列の 2 次元のグレースケールまたはバイナリのイメージ

入力イメージ。M 行 N 列の 2 次元のグレースケールまたはバイナリのイメージとして指定します。

データ型: single | double | int16 | uint8 | uint16 | logical

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

例: detectKAZEFeatures(I,Threshold=0.003) は、重要性の低い局所的極値を除外するためのしきい値を 0.003 に設定します。

Diffusion — 伝導率を計算する方法

"region" (既定値) | "sharpedge" | "edge"

伝導率を計算する方法。"region"、"sharpedge"、または "edge" として指定します。計算は、スケール スペース内の層の 1 次導関数に基づきます。

メソッド	選択される特徴
"region"	大きな領域。Perona と Malik の伝導係数 1/(1 + dL^2/k^2) を使用します。
"sharpedge"	高コントラストのエッジ。Perona と Malik の伝導係数 exp(-|dL|^2/k^2) を使用します。
"edge"	エッジをまたいで平滑化を行う代わりに、エッジの両側で平滑化します。Weickert の伝導係数を使用します。

Threshold — 局所的極値

0.0001 (既定値) | スカラー

局所的極値。0 以上のスカラーとして指定します。重要性の低い局所的極値を除外するには、この値を大きくします。

NumOctaves — マルチスケール検出係数

3 (既定値) | 正の整数

マルチスケール検出係数。正の整数で指定します。より大きな特徴を検出するには、この値を大きくします。マルチスケール検出を無効にするには、NumOctaves を 1 に設定します。値を 1 に設定すると、関数は入力イメージのスケールで検出を実行します。推奨値は 1 ～ 4 です。

NumScaleLevels — スケールのレベル

4 (既定値) | 整数

スケールのレベル。[3,10] の範囲の整数として指定します。スケールの変化を滑らかにするには、この値を大きくします。また、この値を大きくすると、オクターブ間に追加の中間スケールが提供されます。

ROI — 四角形領域のサイズ

[1 1 size(I,2) size(I,1)] (既定値) | 4 要素ベクトル

コーナー検出のための四角形領域のサイズ。[y x width height] 形式の 4 要素ベクトルとして指定します。[y x ] の値は、四角形の左上隅から測定されます。

出力引数

points — KAZE 点オブジェクト

KAZEpoints オブジェクト

KAZE 点。KAZEPoints オブジェクトとして返されます。オブジェクトには、2 次元のグレースケールまたはバイナリの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] Alcantarilla, P.F., A. Bartoli, and A.J. Davison. "KAZE Features." ECCV 2012, Part VI, LNCS 7577. 2012, p. 214

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ 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:

• OpenCV 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 ライブラリを使用する関数に対応する移植可能な C コードの生成を参照してください。

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

関数

• detectSURFFeatures | detectMinEigenFeatures | detectBRISKFeatures | detectFASTFeatures | detectMSERFeatures | detectORBFeatures | extractFeatures | extractHOGFeatures | detectHarrisFeatures | detectFASTFeatures | matchFeatures

オブジェクト

• MSERRegions | SURFPoints | BRISKPoints | cornerPoints | binaryFeatures