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特徴の検出と抽出

イメージのレジストレーション、関心点の検出、特徴記述子の抽出、特徴点のマッチング

局所特徴とその記述子は、多くのコンピューター ビジョン アルゴリズムにおける基本ブロックとなります。用途としては、イメージのレジストレーション、オブジェクトの検出と分類、追跡、動き推定などがあります。これらのアルゴリズムでは、スケール変更、回転およびオクルージョンなどの処理を改善するために局所特徴が使用されます。Computer Vision Toolbox™ のアルゴリズムには、FAST、Harris、Shi & Tomasi などのコーナー検出器や、SURF、KAZE、および MSER のブロブ検出器などがあります。ツールボックスには SURF、FREAK、BRISK、LBP、ORB、HOG の各記述子が含まれています。これらの検出器や記述子はアプリケーションのニーズに応じて組み合わせることができます。深層学習の分野の手法を適用する事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワークを使用して、特徴を抽出することもできます。

関数

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detectBRISKFeaturesBRISK 特徴を検出して BRISKPoints オブジェクトを返す
detectFASTFeaturesFAST アルゴリズムを使用してコーナーを検出し cornerPoints オブジェクトを返す
detectHarrisFeaturesHarris-Stephens アルゴリズムを使用してコーナーを検出し cornerPoints オブジェクトを返す
detectMinEigenFeatures最小固有値アルゴリズムを使用してコーナーを検出し、cornerPoints オブジェクトを返します。
detectMSERFeaturesMSER 特徴を検出して MSERRegions オブジェクトを返す
detectORBFeaturesDetect and store ORB keypoints
detectSURFFeaturesSURF 特徴を検出して SURFPoints オブジェクトを返す
detectKAZEFeaturesKAZE 特徴を検出します。
extractFeatures関心点記述子の抽出
extractLBPFeaturesローカル バイナリ パターン (LBP) 特徴の抽出
extractHOGFeatures勾配方向ヒストグラム (HOG) 特徴を抽出
matchFeaturesマッチする特徴の検出
showMatchedFeatures対応する特徴点を表示
imwarpイメージへの幾何学的変換の適用
estimateGeometricTransformマッチする点のペアから幾何学変換を推定
vision.BlockMatcherイメージ間またはビデオ フレーム間の動きの推定
vision.LocalMaximaFinder行列の局所的最大値の検出
vision.TemplateMatcherイメージ内でのテンプレートの検出
insertMarkerイメージまたはビデオにマーカーを挿入
insertShapeイメージまたはビデオへの形状の挿入
insertObjectAnnotationトゥルーカラー イメージ、グレースケール イメージ、またはビデオ ストリームに注釈を付ける
insertTextイメージまたはビデオへのテキストの挿入
imshowイメージの表示
imshowpairイメージ間の差の比較
binaryFeaturesObject for storing binary feature vectors
BRISKPointsObject for storing BRISK interest points
KAZEPointsObject for storing KAZE interest points
cornerPointsコーナー ポイントを格納するオブジェクト
SURFPointsSURF 関心点を格納するオブジェクト
MSERRegionsMSER 領域を格納するオブジェクト
ORBPointsObject for storing ORB keypoints
affine2d2 次元アフィン幾何学的変換
affine3d 3 次元アフィン幾何学的変換
projective2d 2 次元射影幾何学的変換

トピック

局所特徴の検出と抽出

局所特徴の検出と抽出の利点と用途の学習

特徴点のタイプ

いくつかの種類の特徴の点オブジェクトを返したり受け入れたりする関数の選択

座標系

ピクセル インデックス、空間座標および 3 次元座標系の指定

形状とラインの描画

描画する形状のタイプを指定する場合、そのイメージ上の位置も指定しなければなりません。

注目の例