主要内容

BRISKPoints

用于存储 BRISK 相关点的对象

说明

此对象支持在 detectBRISKFeaturesextractFeatures 函数之间传递数据。您也可以使用该对象操作和绘制这些函数返回的数据。当需要混合使用非 BRISK 相关点检测器与 BRISK 描述符时,您可以使用该对象以交互方式填充点。

创建对象

描述

points = BRISKPoints(location) 基于 location(一个由 [x y] 点坐标组成的 M×2 数组)构造 BRISKPoints 对象。

示例

points = BRISKPoints(location,Name=Value) 支持上述语法中的所有输入参量,且可使用一个或多个名称-值参量设置属性。

输入参量

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点位置,指定为由 [x y] 点坐标组成的 M×2 数组。

名称-值参数

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将可选参量对组指定为 Name1=Value1,...,NameN=ValueN,其中 Name 是参量名称,Value 是对应的值。名称-值参量必须出现在其他参量之后,但对各个参量对组的顺序没有要求。

如果使用的是 R2021a 之前的版本,请使用逗号分隔每个名称和值,并用引号将 Name 引起来。

示例: points = BRISKPoints(location,Metric=12.0) 指定在特征提取期间使用的 BRISK 采样模式的半径为 12.0(以像素为单位)。

检测相关点的尺度,由在特征提取期间使用的 BRISK 采样模式的半径(以像素为单位)指定。

检测特征的强度,指定为数值。BRISK 算法使用 FAST 角点分数作为度量。

检测特征的方向,指定为以弧度为单位的角度。角度从 x 轴按逆时针方向测量,原点由 Location 属性指定。请勿手动设置此属性。通过调用 extractFeatures 填充此值。extractFeatures 函数修改默认值 0.0。使用 BRISK 相关点提取非 BRISK 描述符(如 SURF、FREAK、MSER 等)可以更改 Orientation 值。Orientation 主要用于可视化目的。

属性

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此 属性 为只读。

BRISK 对象保留的点数,指定为数值。

点位置,指定为由 [x y] 点坐标组成的 M×2 数组。

对象函数

plot绘制点
isemptyDetermine if points object is empty
lengthNumber of stored points
selectStrongestSelect points with strongest metrics
sizeReturn size of points object
selectUniformSelect uniformly distributed subset of point features
selectSelect point or region features during code generation

示例

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读取一个图像并检测 BRISK 相关点。

I = imread('cameraman.tif');
points = detectBRISKFeatures(I);

选择并绘制强度最高的 10 个相关点。

  strongest = selectStrongest(points, 10);
  imshow(I); hold on;
  plot(strongest);

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

显示 [x y] 坐标。

  strongest.Location
ans = 10×2 single matrix

  136.8434  114.7649
  143.7372  126.8453
  135.2803  123.5254
  134.8544  125.0714
  114.8065   47.3621
  105.1597  162.2291
  129.8372  108.4799
  114.6876  131.6573
  135.2267  127.3643
   92.4255   63.2960

提示

尽管 BRISKPoints 可包含多个点,但它仍是标量对象。因此,numel(BRISKPoints) 始终返回 1。此值可能不同于 length(BRISKPoints),后者返回该对象包含的实际点数。

参考

[1] Leutenegger, S., M. Chli, and R. Siegwart. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints, Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) 2011.

扩展功能

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版本历史记录

在 R2014a 中推出