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detectFASTFeatures

使用FAST算法检测角点并返回cornerPoints对象

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语法

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

描述

例子

点= detectFASTFeatures (我）返回一个cornerPoints对象,点。该对象包含在二维灰度输入图像中检测到的特征点的信息，我。的detectFASTFeatures函数使用加速分段测试(FAST)算法中的特征来查找特征点。

点= detectFASTFeatures (我，名称,值）使用由一个或多个指定的附加选项名称,值对参数。

例子

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打开实时脚本

阅读图片。

I = imread()“cameraman.tif”）;

找到角落。

corners = detectFASTFeatures(I);

显示结果。

imshow(我);持有在;情节(corners.selectStrongest (50));

输入参数

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输入图像，以二维灰度指定。输入图像必须是实数且非稀疏的。

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16|逻辑

名称-值对参数

指定可选的逗号分隔对名称,值参数。名字是参数名和吗价值是对应的值。名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数，如Name1, Value1,…,的家。

例子:“MinQuality”，“0.01”，“投资回报”，[50150100200]指定检测器必须在指定的感兴趣区域内使用1%的最小可接受角质量。这个感兴趣的区域位于x=50，y=150。ROI的宽度为One hundred.像素，高度为200像素。

角的最低可接受质量，指定为由逗号分隔的一对MinQuality'和范围为[0,1]的标量值。

最小可接受的角质量代表图像中最大角度量值的一小部分。较大的值可以用来去除错误的角。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

角与周围区域之间的最小强度差，指定为由'MinContrast'和范围为(0,1)的标量值。

最小强度代表图像类最大值的一小部分。增加该值可以减少检测到的角的数量。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

用于角点检测的矩形区域，指定为由'ROI'和格式为[xy宽度高度]。前两个整数值[xy]表示感兴趣区域的左上角位置。最后两个整数值表示宽度和高度。

例子:“投资回报”，[50150100200]

输出参数

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角点对象，作为cornerPoints对象。该对象包含有关在二维灰度输入图像中检测到的特征点的信息。

参考文献

[1] Rosten, E.和T. Drummond。“融合点和线进行高性能跟踪”，IEEE计算机视觉国际会议论文集，卷二(2005年10月):1508-1511页。

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另请参阅

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