![特徴検出、特徴抽出、およびマッチングを組み合わせた要素の多いシーン (右) でのオブジェクト検出 (左)。](https://jp.mathworks.com/discovery/feature-extraction/_jcr_content/mainParsys/image_copy_888937364.adapt.full.medium.jpg/1735572656551.jpg)
特徴点検出、特徴量抽出、およびマッチングの組み合わせを使用した複雑なシーン (右) 内での物体 (左) の検出詳細については、 使用例 を参照してください。
一般的な特徴抽出の手法としては、勾配方向ヒストグラム (HOG)、スピードアップ ロバスト特性 (SURF)、局所 2 値パターン (LBP)、Haar ウェーブレット、およびカラー ヒストグラムなどがあります。
詳細については、Computer Vision Toolbox および Image Processing Toolbox を参照してください。これらのツールボックスは MATLAB 上で使用できます。
![HOG (勾配方向ヒストグラム) 特徴抽出の例。](https://jp.mathworks.com/discovery/feature-extraction/_jcr_content/mainParsys/image_1400436186.adapt.full.medium.jpg/1735572656570.jpg)
画像の勾配方向ヒストグラム (HOG) 特徴量抽出 (上)。画像を表現するために、セルの大きさを変化させて生成された異なるサイズの特徴ベクトル(下)。詳細については、使用例を参照してください。
製品使用例および使い方
製品のリファレンス
参考: 特徴マッチング, オブジェクト検出, 画像のブレ補正, 画像とビデオ処理, 画像認識, 物体検出, オブジェクト認識, デジタル画像処理, オプティカル フロー, RANSAC, パターン認識