Main Content

이 번역 페이지는 최신 내용을 담고 있지 않습니다. 최신 내용을 영문으로 보려면 여기를 클릭하십시오.

detectFASTFeatures

FAST 알고리즘을 사용하여 코너를 검출하고 cornerPoints 객체 반환

페이지 내 모두 축소

구문

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

설명

예제

points = detectFASTFeatures(I)는 cornerPoints 객체 points를 반환합니다. 이 객체는 2차원 회색조 입력 영상 I에서 검출된 특징점에 대한 정보를 포함합니다. detectFASTFeatures 함수는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 알고리즘을 사용하여 특징점을 찾습니다.

points = detectFASTFeatures(I,Name,Value)는 하나 이상의 Name,Value 쌍 인수로 지정된 추가 옵션을 사용합니다.

예제

모두 축소

라이브 스크립트 열기

영상을 읽어 들입니다.

I = imread('cameraman.tif');

코너를 찾습니다.

corners = detectFASTFeatures(I);

결과를 표시합니다.

imshow(I); hold on;
plot(corners.selectStrongest(50));

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type image, line.

입력 인수

모두 축소

입력 영상으로, 2차원 회색조로 지정됩니다. 입력 영상은 실수형 비희소(nonsparse) 형식이어야 합니다.

데이터형: single | double | int16 | uint8 | uint16 | logical

이름-값 인수

선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name을 따옴표로 묶으십시오.

예: 'MinQuality','0.01','ROI', [50,150,100,200]은 검출기가 지정된 관심 영역(ROI) 내에서 코너에 대해 허용되는 최소 품질로 1%를 사용하도록 지정합니다. 이 관심 영역은 x=50, y=150에 있습니다. ROI의 너비는 100픽셀이고 높이는 200픽셀입니다.

코너에 대해 허용되는 최소 품질로, 'MinQuality'와 함께 [0,1] 범위의 스칼라 값이 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

코너에 대해 허용되는 최소 품질은 영상에서 최대 코너 메트릭 값의 비율을 나타냅니다. 실수로 검출된 코너를 제거하려면 더 큰 값을 사용하면 됩니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

코너와 둘러싼 영역 사이의 최소 명암 차이로, 'MinContrast'와 함께 (0,1) 범위의 스칼라 값이 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

최소 명암은 영상 클래스의 최댓값의 비율을 나타냅니다. 이 값을 늘리면 검출되는 코너 수가 줄어듭니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

코너 검출에 대한 사각형 영역으로, 'ROI'와 [x y width height] 형식의 벡터가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 처음 두 정수 값 [x y]는 관심 영역의 왼쪽 위 코너의 위치를 나타냅니다. 마지막 두 정수 값은 너비와 높이를 나타냅니다.

예: 'ROI', [50,150,100,200]

출력 인수

모두 축소

코너 점 객체로, cornerPoints 객체로 반환됩니다. 이 객체는 2차원 회색조 입력 영상에서 검출된 특징점에 대한 정보를 포함합니다.

참고 문헌

[1] Rosten, E., and T. Drummond. "Fusing Points and Lines for High Performance Tracking," Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, Vol. 2 (October 2005): pp. 1508–1511.

확장 기능

버전 내역

R2013a에 개발됨

모두 확장

참고 항목

함수

객체

도움말 항목