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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、および画像検索

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、コンテンツ ベースの画像検索 (CBIR) 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、SIFT、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 SIFT、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。

One item feature matched from a cluttered scene

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
detectKAZEFeaturesKAZE 特徴を検出して KAZEPoints 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
detectORBFeaturesORB キーポイントを検出し、ORBPoints オブジェクトを返す
detectSIFTFeaturesScale Invariant Feature Transform (SIFT) 特徴を検出し、SIFTPoints オブジェクトを返す
detectSURFFeaturesSURF 特徴を検出して SURFPoints オブジェクトを返す
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
matchFeaturesInRadiusFind matching features within specified radius
imwarpイメージへの幾何学的変換の適用
estgeotform2dEstimate 2-D geometric transformation from matching point pairs
estgeotform3dEstimate 3-D geometric transformation from matching point pairs
vision.AlphaBlenderイメージの結合、イメージのオーバーレイ、または選択したピクセルの強調表示
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
showMatchedFeatures対応する特徴点を表示
showShapeDisplay shapes on image, video, or point cloud
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
vision.GammaCorrectorApply or remove gamma correction from images or video streams
vision.ChromaResamplerDownsample or upsample chrominance components of images
binaryFeaturesObject for storing binary feature vectors
BRISKPointsObject for storing BRISK interest points
cornerPointsコーナー ポイントを格納するオブジェクト
KAZEPointsObject for storing KAZE interest points
MSERRegionsMSER 領域を格納するオブジェクト
ORBPointsObject for storing ORB keypoints
SIFTPointsObject for storing SIFT interest points
SURFPointsSURF 関心点を格納するオブジェクト
rigidtform2d2-D rigid geometric transformation
simtform2d2-D similarity geometric transformation
affinetform2d2-D affine geometric transformation
projtform2d2-D projective geometric transformation
rigidtform3d3-D rigid geometric transformation
simtform3d3-D similarity geometric transformation

認識データベースの作成

bagOfFeaturesbag of visual words オブジェクト
invertedImageIndexSearch index that maps visual words to images

画像の検索

retrieveImagesイメージ セットでの類似イメージの検索
imageDatastoreイメージ データのデータストア
evaluateImageRetrievalEvaluate image search results

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。

  • bag of visual words を用いた画像検索

    コンテンツ ベースの画像検索 (CBIR) システムを使用して、クエリ イメージと似ているイメージ コレクションからイメージを検索します。