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detectSURFFeatures

SURF 特徴の検出

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構文

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

説明

例

points = detectSURFFeatures(I) 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 I で検出された SURF 特徴に関する情報が含まれる SURFPoints オブジェクト points を返します。関数 detectSURFFeatures は、Speeded-Up Robust Features (SURF) アルゴリズムを実装してブロブ特徴を検出します。

points = detectSURFFeatures(I,Name,Value) では、前の構文の入力引数に加えて、名前と値のペアの引数を 1 つ以上使用してオプションを指定します。

例

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ライブ スクリプトを開く

イメージを読み取って関心点を検出

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

イメージ内の対象箇所を表示

imshow(I); hold on;
plot(points.selectStrongest(10));

Figure contains an axes object. The 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、実数で非スパースの値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: detectSURFFeatures(I,'MetricThreshold',100)

最も強い特徴のしきい値。非負のスカラーとして指定します。より多くのブロブを返すには、このしきい値の値を小さくします。

オクターブの数。1 以上の整数スカラーとして指定します。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。

各オクターブは、さまざまなサイズのフィルターを使用して解析されたスケールの数をカバーします。

オクターブフィルター サイズ
1 9 行 9 列、15 行 15 列、21 行 21 列、27 行 27 列、...
2 15 行 15 列、27 行 27 列、39 行 39 列、51 行 51 列、...
3 27 行 27 列、51 行 51 列、75 行 75 列、99 行 99 列、...
4....

オクターブが高くなるほど、大きなフィルターを使用して、イメージ データのサブサンプリングが行われます。オクターブの数が多くなると、検出されるブロブのサイズが大きくなります。イメージのサイズに対して適切になるように NumOctaves パラメーターを設定します。たとえば、50 x 50 のイメージでは、NumOctaves パラメーターを 2 以下に設定する必要があります。NumScaleLevels パラメーターは、オクターブあたりに使用されるフィルターの数を制御します。1 オクターブのデータを解析するには、少なくとも 3 つのレベルが必要です。

計算を行うオクターブあたりのスケール レベルの数。3 以上の整数スカラーとして指定します。より細かいスケールの増分でより多くのブロブを検出するには、この数値を大きくします。推奨値は 3 ～ 6 です。

四角形の関心領域。ベクトルとして指定します。ベクトルは [x y width height] の形式でなければなりません。ROI を指定すると、関数は、[x y] にある [width height] によって指定されたサイズの領域内のブロブを検出します。[x y] 要素は、領域の左上隅を指定します。

出力引数

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SURF 特徴。SURFPoints オブジェクトとして返されます。このオブジェクトには、グレースケールまたはバイナリのイメージで検出された SURF 特徴に関する情報が含まれます。

参照

[1] Bay, H., A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Gool. “SURF:Speeded Up Robust Features.” Computer Vision and Image Understanding (CVIU).Vol. 110, No. 3, pp. 346–359, 2008.

拡張機能

バージョン履歴

R2011b で導入

参考

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