检测、提取和匹配特征
检测兴趣点、提取特征描述符、匹配特征、配准和检索图像
局部特征及其描述符是许多计算机视觉算法的构建块。其应用包括图像配准、目标检测和分类、跟踪、运动估计和基于内容的图像检索 (CBIR)。这些算法使用局部特征来更好地处理缩放变化、旋转和遮挡。Computer Vision Toolbox™ 算法包括 FAST、Harris 和 Shi & Tomasi 角点检测器,以及 SIFT、SURF、KAZE 和 MSER 斑点检测器。工具箱包括 SIFT、SURF、FREAK、BRISK、LBP、ORB 和 HOG 描述符。您可以根据应用的要求混合搭配检测器和描述符。
App
| 图像配准器 | 配准二维灰度图像 |
函数
主题
- Local Feature Detection and Extraction
Learn the benefits and applications of local feature detection and extraction.
- Point Feature Types
Choose functions that return and accept points objects for several types of features.
- 坐标系
指定像素索引、空间坐标和三维坐标系。
- Image Retrieval with Bag of Visual Words
Retrieve images from a collection of images similar to a query image using a content-based image retrieval (CBIR) system.








