estgeotform2d

マッチする点のペアからの 2 次元幾何学的変換の推定

R2022b 以降

構文

tform = estgeotform2d(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType)

[tform,inlierIndex] = estgeotform2d(___)

[tform,inlierIndex,status] = estgeotform2d(___)

[___] = estgeotform2d(___,Name=Value)

説明

tform = estgeotform2d(matchedPoints1,matchedPoints2,transformType) は、1 つのイメージのマッチ点 matchedPoints1 のインライアを別のイメージのマッチ点 matchedPoints2 のインライアにマッピングすることにより、2 つのイメージ間の 2 次元幾何学的変換を推定します。

[tform,inlierIndex] = estgeotform2d(___) は、さらに、前の構文の入力引数を使用して、マッチ点のペアをインライアまたはアウトライアとして指定するベクトルを返します。

[tform,inlierIndex,status] = estgeotform2d(___) はさらに、関数が変換を推定できたかどうか、また、推定できなかった場合はその理由を示すステータス コードを返します。status 出力を指定しない場合、関数は結果を生成できない条件に対してエラーを返します。

[___] = estgeotform2d(___,Name=Value) は、前の構文の引数の任意の組み合わせに加えて、1 つ以上の名前と値の引数を使用して追加のオプションを指定します。たとえば、Confidence=99 は、インライアの最大数を見つけるための信頼度の値を 99 に設定します。

例

SURF 特徴点への 2 次元幾何学的変換の適合

イメージを読み取り、それを表示します。

original = imread("cameraman.tif");
imshow(original)
title("Original Image")

変換後のイメージを歪めて表示します。

distorted = imresize(original,0.7); 
distorted = imrotate(distorted,31);

imshow(distorted)
title("Transformed Image")

元のイメージと変換後のイメージから特徴を検出して抽出します。

ptsOriginal  = detectSURFFeatures(original);
ptsDistorted = detectSURFFeatures(distorted);
[featuresOriginal,validPtsOriginal] = extractFeatures(original,ptsOriginal);
[featuresDistorted,validPtsDistorted] = extractFeatures(distorted,ptsDistorted);

イメージ間の特徴をマッチさせて表示します。

index_pairs = matchFeatures(featuresOriginal,featuresDistorted);
matchedPtsOriginal  = validPtsOriginal(index_pairs(:,1));
matchedPtsDistorted = validPtsDistorted(index_pairs(:,2));
 
showMatchedFeatures(original,distorted,matchedPtsOriginal,matchedPtsDistorted)
title("Matched SURF Points With Outliers")

アウトライアを排除して変換行列を推定し、その結果を表示します。

[tform,inlierIdx] = estgeotform2d(matchedPtsDistorted,matchedPtsOriginal,"similarity");
inlierPtsDistorted = matchedPtsDistorted(inlierIdx,:);
inlierPtsOriginal  = matchedPtsOriginal(inlierIdx,:);
 
showMatchedFeatures(original,distorted,inlierPtsOriginal,inlierPtsDistorted)
title("Matched Inlier Points")

推定した変換を使用して、歪めたイメージから元のイメージを復元して表示します。

outputView = imref2d(size(original));
Ir = imwarp(distorted,tform,"OutputView",outputView);
 
imshow(Ir) 
title("Recovered Image")

入力引数

matchedPoints1 — 最初のイメージのマッチ点

M 行 2 列の行列 | 特徴点オブジェクト

最初のイメージのマッチ点。M 個の [x y] 座標から成る M 行 2 列の行列として指定するか、特徴点のタイプで説明されている特徴点オブジェクトの 1 つとして指定します。

matchedPoints2 — 2 番目のイメージのマッチ点

M 行 2 列の行列 | 特徴点オブジェクト

最初のイメージのマッチ点。M 個の [x y] 座標から成る M 行 2 列の行列として指定するか、特徴点のタイプで説明されている特徴点オブジェクトの 1 つとして指定します。

transformType — 変換タイプ

"rigid" | "similarity" | "affine" | "projective" | "translation"

変換タイプ。"rigid"、"similarity"、"affine"、"projective"、または "translation" として指定します。各変換タイプについて、変換を推定するために、マッチ点のペアの最小数が必要です。一般に、マッチ点のペアの数を増やすと、変換の精度が向上します。次の表は、各変換タイプに関連付けられたオブジェクトのタイプと、変換に必要なマッチ点のペアの最小数を示しています。

変換タイプ	tform オブジェクト	マッチする点のペアの最小数
"rigid"	rigidtform2d	2
"similarity"	simtform2d	2
"affine"	affinetform2d	3
"projective"	projtform2d	4
"translation"	transltform2d	1

データ型: string

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。

例: Confidence=99 は、インライアの最大数を見つけるための信頼度の値を 99 に設定します。

MaxNumTrials — ランダム試行の最大回数

1000 (既定値) | 正の整数

ランダム試行の最大回数。正の整数として指定します。この値は、関数がマッチ点のペアを見つけるために行うランダムな試行の回数を指定します。より高い値を指定すると、関数は追加の計算を実行し、インライアが見つかる可能性が高くなります。

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

Confidence — 最大数のインライアの検出の信頼度

99 (既定値) | 正の数値スカラー

最大数のインライアの検出の信頼度。範囲 (0, 100) 内の正の数値スカラーとして指定します。この値を大きくすると、関数は追加の計算を実行し、より多くのインライアが見つかる可能性が高くなります。

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

MaxDistance — 点から投影までの最大距離

1.5 (既定値) | 正の数値スカラー

ある点から対応する点の投影までの最大距離。正の数値スカラーとして指定します。MaxDistance は、ある点が対応する点の投影位置と離れていてもインライアと見なされる最大距離をピクセル単位で指定します。対応する投影は、推定された変換に基づきます。

関数は、matchedPoints1 から matchedPoints2 への変換をチェックし、変換を適用した後、各ペアのマッチ点間の距離を計算します。ペア内のマッチ点間の距離が MaxDistance の値よりも大きかった場合、ペアはその変換のアウトライアと見なされます。距離が MaxDistance より小さかった場合、ペアはインライアであると見なされます。

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

出力引数

tform — 幾何学的変換

rigidtform2d オブジェクト | simtform2d オブジェクト | affinetform2d オブジェクト | projtform2d オブジェクト | transltform2d オブジェクト

幾何学的変換。rigidtform2d オブジェクト、simtform2d オブジェクト、affinetform2d オブジェクト、projtform2d オブジェクト、または transltform2d オブジェクトとして返されます。

返された幾何学的変換行列は、matchedPoints1 のインライアを matchedPoints2 のインライアにマッピングします。この関数は、transformType 入力引数で指定された変換タイプ固有のオブジェクトを返します。

transformType	幾何学的変換オブジェクト
"rigid"	rigidtform2d
"similarity"	simtform2d
"affine"	affinetform2d
"projective"	projtform2d
"translation"	transltform2d

inlierIndex — インライアのインデックス

M 行 1 列の logical ベクトル

インライアのインデックス。M 行 1 列の logical ベクトルとして返されます。ここで、M は点ペアの数です。各要素には、対応する点ペアがインライアであることを示す logical 1 (true) または対応する点ペアがアウトライアであることを示す logical 0 (false) が格納されます。

データ型: logical

status — ステータス コード

0 | 1 | 2

ステータス コード。0、1 または 2 として返されます。ステータス コードは、関数が変換を推定できたかどうか、また、推定できなかった場合は失敗した理由を示します。

値	説明
0	エラーなし
1	matchedPoints1 入力と matchedPoints2 入力に十分な数の点が含まれていない
2	十分なインライアが見つからない

status コード出力を指定しないと、関数は結果を生成できない場合にエラーを返します。

データ型: int32

アルゴリズム

関数は、M-estimator sample consensus (MSAC) アルゴリズムを使用してアウトライアを排除します。MSAC アルゴリズムは、random sample consensus (RANSAC) アルゴリズムのバリアントです。MSAC アルゴリズムのランダム性のために、すべての実行で結果が同一にならない場合があります。

参照

[1] Hartley, Richard, and Andrew Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. 2nd ed. Cambridge, UK ; New York: Cambridge University Press, 2003.

[2] Torr, P.H.S., and A. Zisserman. "MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry." Computer Vision and Image Understanding. 78, no. 1 (April 2000): 138–56. https://doi.org/10.1006/cviu.1999.0832.

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:

• SURFPoints オブジェクトは、estgeotform2d への入力として使用できません。コード生成で estgeotform2d と共に SURFPoints を使用する方法の詳細については、特徴のマッチングとレジストレーションを使ったコード生成の紹介の例を参照してください。

バージョン履歴

R2022b で導入

R2022b: estimateGeometricTransform2D よりも推奨

R2022b 以降、Computer Vision Toolbox™ の多くの関数は、左から乗算する規則を使用して幾何学的変換を作成および実行します。ただし、estimateGeometricTransform2D 関数は、右から乗算する古い規則を使用して幾何学的変換を推定します。現時点で estimateGeometricTransform2D を削除する予定はありませんが、左から乗算する規則をサポートする estgeotform2d 関数に切り替えることで、幾何学的変換ワークフローを効率化できます。詳細については、Migrate Geometric Transformations to Premultiply Conventionを参照してください。

参考

関数

• estgeotform3d | estimateFundamentalMatrix | detectSURFFeatures | detectMinEigenFeatures | detectORBFeatures | detectFASTFeatures | detectMSERFeatures | extractFeatures | matchFeatures | fitgeotform2d

オブジェクト

• KAZEPoints | cornerPoints | MSERRegions | SURFPoints | ORBPoints | BRISKPoints | transltform2d | rigidtform2d | simtform2d | affinetform2d | projtform2d

トピック

• パノラマの作成
• 特徴点のタイプ
• 座標系
• 2 次元リフティングおよび 3 次元リフティング、ローカル多項式変換、ローラン多項式
• 特徴のマッチングとレジストレーションを使ったコード生成の紹介