detectBRISKFeatures

BRISK 特徴の検出

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構文

points = detectBRISKFeatures(I)
points = detectBRISKFeatures(I,Name,Value)

説明

points = detectBRISKFeatures(I) は BRISKPoints オブジェクト points を返します。このオブジェクトには、2 次元グレースケールまたはバイナリの入力イメージ I で検出された BRISK 特徴に関する情報が含まれます。関数 detectBRISKFeatures は、Binary Robust Invariant Scalable Keypoints (BRISK) アルゴリズムを使用してマルチスケールのコーナー特徴を検出します。

例

points = detectBRISKFeatures(I,Name,Value) は、名前と値の引数を 1 つ以上指定したオプションを追加で使用します。

例

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ライブ スクリプトを開く

イメージを読み取ります。

  I = imread('cameraman.tif');

BRISK 点を検出します。

  points = detectBRISKFeatures(I);

結果を表示します。

  imshow(I); hold on;
  plot(points.selectStrongest(20));

Figure contains an axes object. The hidden axes object contains 3 objects of type image, line. One or more of the lines displays its values using only markers

入力引数

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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。入力イメージは、実数で非スパースでなければなりません。

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

名前と値の引数

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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。

R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name を引用符で囲みます。

例: 'MinQuality'、0.1、'ROI'、[50,150,100,200] は、指定された関心領域内にある最小許容品質 10% のコーナーを検出器で使用しなければならないことを指定します。この関心領域は、x=50、y=150 にあります。ROI の幅は 100 ピクセルで、高さは 200 ピクセルです。

コーナーとその周囲領域の最小強度差。'MinContrast' と (0 1) の範囲のスカラーで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。最小コントラスト値は、イメージ クラスの最大値より小さな値を表します。検出されるコーナーの数を減らすには、この値を大きくします。

コーナーの最小許容品質。'MinQuality' と [0,1] の範囲のスカラー値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。コーナーの最小許容品質は、イメージの最大コーナー メトリクス値より小さな値を表します。誤ったコーナーを削除するには、この値を大きくします。

実装するオクターブの数。'NumOctaves' と 0 以上の整数スカラーで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。より大きなブロブを検出するには、この値を大きくします。推奨値は 1 ～ 4 です。NumOctaves を 0 に設定すると、関数はマルチスケール検出を無効にします。検出は、入力イメージ I のスケールで実行されます。

コーナー検出のための四角形の領域。'ROI' と [x y width height] の形式のベクトルで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。最初の 2 つの整数値 [x y] は関心領域の左上隅の位置を表します。残りの 2 つの整数値は幅と高さを表します。

出力引数

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BRISK 点。BRISKPoints 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] Leutenegger, S., M. Chli and R. Siegwart. “BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints”, Proceedings of the IEEE International Conference, ICCV, 2011.

拡張機能

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バージョン履歴

R2014a で導入

参考

関数

オブジェクト

トピック