detectFASTFeatures

FAST アルゴリズムを使用したコーナーの検出

構文

points = detectFASTFeatures(I)

points = detectFASTFeatures(I,Name,Value)

説明

points = detectFASTFeatures(I) は、Features from Accelerated Segment Test (FAST) アルゴリズムによる特徴を使用して 2 次元のグレースケールまたはバイナリの入力で検出されたコーナー特徴に関する情報が含まれる cornerPoints オブジェクト points を返します。

points = detectFASTFeatures(I,Name,Value) は、1 つ以上の名前と値の引数で指定された追加オプションを使用します。

例

FAST アルゴリズムを使用したイメージ内のコーナー ポイントの検出

イメージを読み取ります。

I = imread('cameraman.tif');

コーナーを検出します。

corners = detectFASTFeatures(I);

結果を表示します。

imshow(I); hold on;
plot(corners.selectStrongest(50));

入力引数

I — 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

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

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','0.01','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 1% 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。

MinQuality — コーナーの最小許容品質

0.1 (既定値)

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。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

MinContrast — 最小強度

0.2 (既定値)

コーナーと周囲領域の最小強度差。'MinContrast' 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。

最小強度は、イメージ クラスの最大値より小さな値を表します。この値を大きくすると、検出されるコーナーの数が減少します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

ROI — 四角形の領域

[1 1 size(I,2) size(I,1)] (既定値) | ベクトル

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。

例: 'ROI', [50,150,100,200]

出力引数

points — コーナー ポイント

cornerPoints オブジェクト

コーナー ポイント オブジェクト。cornerPoints 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] Rosten, E., and T. Drummond. "Fusing Points and Lines for High Performance Tracking," Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, Vol. 2 (October 2005): pp. 1508–1511.

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

• OpenCV ライブラリにリンクする C++ コンパイラを使用して、移植可能な C コードを生成します。OpenCV ライブラリを使用する関数に対応する移植可能な C コードの生成を参照してください。

バージョン履歴

R2013a で導入

R2022a: 関数 detectFASTFeatures での GPU の使用終了

関数 detectFASTFeatures は GPU をサポートしなくなりました。代わりに、GPU で detectHarrisFeatures を使用して、コーナー ポイントを検出できます。同一の結果は得られませんが、アプリケーションによっては適している可能性があります。

参考

関数

• detectSURFFeatures | detectMinEigenFeatures | detectBRISKFeatures | detectHarrisFeatures | detectMSERFeatures | detectKAZEFeatures | detectORBFeatures | extractFeatures | extractHOGFeatures | matchFeatures

オブジェクト

• MSERRegions | SURFPoints | BRISKPoints | cornerPoints | binaryFeatures

トピック

• 固有値アルゴリズムを使用したコーナー ポイントの検出
• Harris-Stephens アルゴリズムを使用したコーナー ポイントの検出
• 特徴点のタイプ