角落里

找到角点的图像

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角落里不推荐。使用detectHarrisFeatures或detectMinEigenFeatures在计算机视觉系统工具箱™。

语法

C =角落(我)

C =角落(我的方法)

C =角落(我,N)

C =角落(我方法,N)

C =角(___、名称、值)

描述

C=角(我)在图像检测到角落我并返回他们的坐标矩阵C。

C=角(我,方法)在图像检测到角落我使用指定的方法。

C=角(我,N)在图像检测到角落我并返回最多N角落。

C=角(我,方法,N)使用指定的方法检测到角落和最大数量的角落。

例子

C=角(___,名称,值)指定参数和相应的值,控制各个方面的角点检测算法。

例子

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在棋盘图像找到角点

我=棋盘(2,2);C =角落(我);imshow (I)在情节(C (: 1), C (:, 2),的r *);

输入参数

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`我`- - - - - -灰度或二进制图像
米——- - - - - -n数字矩阵

灰度或二进制图像,作为指定米——- - - - - -n数字矩阵。

`方法`- - - - - -角点检测算法
`“哈里斯”`(默认)|`“MinimumEigenvalue”`

角点检测方法,指定为“哈里斯”哈里斯角落探测器,或“MinimumEigenvalue”史与预最小特征值的方法。

`N`- - - - - -最大数量的角落
`200年`(默认)|正整数

最大数量的角落角落里函数可以返回,指定为一个正整数。

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔条名称,值参数。的名字参数名称和吗价值相应的价值。的名字必须出现在单引号(' ')。您可以指定几个名称和值对参数在任何顺序Name1, Value1,…,的家。

例子:角落里(我,“QualityLevel”, 0.2)指定的最低质量标准图像的角落我作为0.2。

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`“FilterCoefficients”`- - - - - -滤波器系数
数值向量

过滤分离平滑滤波器系数,指定为逗号分隔组成的“FilterCoefficients”和一个数字向量。这个向量,V,必须有奇数长度和最小长度的3。外的产品,V *”,给出了完整的过滤器的内核。系数是由默认的过滤器fspecial(“高斯”,(5 - 1),1.5)。

`“QualityLevel”`- - - - - -最低接受质量
`0.01`(默认)|数字标量

最低接受质量的角落,指定为逗号分隔组成的“QualityLevel”和一个数字标量范围(0,1)。质量水平问工具箱拒绝候选人度量值小于角落的角落指标Q *马克斯(角落)。使用大的值问删除错误的角落。

`“SensitivityFactor”`- - - - - -敏感性因素
`0.04`(默认)|数字标量

哈里斯检测算法中使用的敏感性因素,指定为逗号分隔组成的“SensitivityFactor”和一个数字标量范围(0,0.25)。灵敏度系数越小,就越有可能该算法检测尖角。使用这个参数“哈里斯”方法只有。

输出参数

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`C`角点的坐标
p2矩阵

x和y图像中检测到的角点坐标我,返回p2矩阵。

数据类型:双

提示

的角落里和cornermetric功能检测图像中的角落。对于大多数应用程序,使用简化角落里函数在一步找到角落。如果你想要更大的控制角的选择、使用cornermetric函数来计算一个角落度量矩阵,然后编写自己的算法来找到高峰值。

算法

的角落里函数执行nonmaxima抑制候选人角落,角落相距至少两个像素。

介绍了R2010b

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文档

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