detectMinEigenFeatures

최소 고유값 알고리즘을 사용하여 코너 검출

구문

points = detectMinEigenFeatures(I)

points = detectMinEigenFeatures(I,Name,Value)

설명

points = detectMinEigenFeatures(I)는 Shi와 Tomasi가 개발한 최소 고유값 알고리즘을 사용하여 2차원 회색조 또는 이진 입력에서 검출된 코너 특징에 대한 정보를 포함하는 cornerPoints 객체 points를 반환합니다.

points = detectMinEigenFeatures(I,Name,Value)는 하나 이상의 이름-값 인수로 지정된 추가 옵션을 사용합니다.

예제

고유값 알고리즘을 사용하여 코너 점 찾기

영상을 읽어 들입니다.

I = checkerboard;

코너를 찾습니다.

corners = detectMinEigenFeatures(I);

결과를 표시합니다.

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

입력 인수

I — 입력 영상

M×N 2차원 회색조 또는 이진 영상

입력 영상으로, M×N 2차원 회색조 또는 이진 영상으로 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.

MinQuality — 코너에 대해 허용되는 최소 품질

0.01 (디폴트 값)

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.

예: 'MinQuality', 0.01

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

FilterSize — 가우스 필터 차원

5 (디폴트 값)

가우스 필터 차원으로, 'FilterSize'와 [3, inf) 범위의 홀수 정수 값이 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

가우스 필터는 입력 영상의 기울기를 평활화합니다.

이 함수는 FilterSize 값을 사용하여 필터의 차원 FilterSize×FilterSize를 계산합니다. 또한 표준편차를 FilterSize/3으로 정의합니다.

예: 'FilterSize', 5

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

ROI — 사각형 영역

[1 1 size(I,2) size(I,1)] (디폴트 값) | 벡터

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

points — 코너 점

cornerPoints 객체

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

참고 문헌

[1] Shi, J., and C. Tomasi, "Good Features to Track," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 1994, pp. 593–600.

확장 기능

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• MATLAB Function 블록에서의 사용은 지원되지 않습니다.

• 'FilterSize'는 컴파일타임 상수여야 합니다.

• 이 함수에 대해 생성된 코드는 미리 컴파일된 플랫폼별 공유 라이브러리를 사용합니다.

버전 내역

R2013a에 개발됨

참고 항목

함수

• detectSURFFeatures | detectBRISKFeatures | detectFASTFeatures | detectHarrisFeatures | detectMSERFeatures | detectKAZEFeatures | detectORBFeatures | extractFeatures | extractHOGFeatures | detectFASTFeatures | matchFeatures

객체

• MSERRegions | SURFPoints | BRISKPoints | cornerPoints | binaryFeatures

도움말 항목

• Harris-Stephens 알고리즘을 사용하여 코너 점 찾기
• FAST 알고리즘을 사용하여 영상에서 코너 점 찾기
• Point Feature Types