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特徴を使用したオブジェクトの検出

顔と歩行者の検出、カスタム検出器の作成

Computer Vision System Toolbox™ には、学習済みの検出器と、カスタム検出器を学習させる機能が備わっています。カスケード オブジェクト検出器は、Viola-Jones アルゴリズムを使用して人の顔、鼻、目、口、上半身などを検出します。人物検出器は、勾配方向ヒストグラム (HOG) 機能と学習済みサポート ベクター マシン (SVM) 分類器を使用して、入力イメージ内の人物を検出します。

カスケード オブジェクト検出器は、関数 trainCascadeObjectDetector を使用してカスタマイズできます。

関数

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acfObjectDetectorDetect objects using aggregate channel features
peopleDetectorACF集約チャネル特徴を使用した人物の検出
vision.CascadeObjectDetectorViola-Jones アルゴリズムを使用したオブジェクトの検出
vision.ForegroundDetector混合ガウス モデルを使用した前景の検出
vision.PeopleDetectorHOG 特徴を使用した直立の人物の検出
vision.BlobAnalysis連結された領域のプロパティ
trainACFObjectDetectorACF オブジェクト検出器を学習させる
trainCascadeObjectDetectorカスケード型オブジェクト検出器モデルの学習
trainImageCategoryClassifierイメージ カテゴリ分類器の学習
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 特徴を検出します。
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
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
matchFeaturesマッチする特徴の検出
evaluateDetectionMissRateEvaluate miss rate metric for object detection
evaluateDetectionPrecisionオブジェクト検出の適合率メトリクスの評価
bbox2pointsConvert rectangle to corner points list
bboxOverlapRatio境界ボックスのオーバーラップ率の計算
bboxPrecisionRecallCompute bounding box precision and recall against ground truth
selectStrongestBboxSelect strongest bounding boxes from overlapping clusters
selectStrongestBboxMulticlassSelect strongest multiclass bounding boxes from overlapping clusters

ブロック

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Blob Analysisラベル付けされた領域の統計量の計算
2-D CorrelationCompute 2-D correlation of two input matrices
Find Local MaximaFind local maxima in matrices
Gaussian PyramidPerform Gaussian pyramid decomposition

トピック

分類

オブジェクトのカスケード検出器の学習

カスタム分類器の学習

イメージ ラベラー入門

オブジェクト検出用の四角形の ROI、セマンティック セグメンテーション用のピクセル、およびイメージ分類用のシーンに対話形式でラベルを付けることができます。

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の集合からイメージを検索します。

bag of visual words を用いたイメージの分類

Computer Vision Toolbox™ 関数を使用して bag of visual words を作成することで、イメージをカテゴリに分類します。

検出

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

注目の例