Matlab-vision包学习-Feature Detection,Extraction and Matching-最小特征值角点检测_detectmineigenfeatures

作者：一键难忘520 | 2024-07-29 12:57:26

踩

detectmineigenfeatures

这一篇主要介绍最小特征值角点检测算法。

函数/Function

函数名称：detectMinEigenFeatures

功能：利用最小特征值算法(Minimum eigenvalue algorithm)检测角点

语法：

语法：points = detectMinEigenFeatures(I);

points = detectMinEigenFeatures(I,Name,Value);

其中，I为2-D灰度图像，points为返回的Harris角点检测算法检测到的特征点，Name必须为用单引号对包含的如下字符串名称，Vaule为对应Name的值

Name&Value参数
Name	Value
'MinQuality'	范围0-1，默认值为0.01，表示可接受的角点是满足检测测度值为大于等于图像中最大检测测度值的比例，较大时可以减少误检
'FilterSize'	范围为[3,min(size(I)]，默认值为5，表示高斯滤波器的窗口大小参数，即FilterSize x FilterSize，并且高斯滤波器的标准差定义为FilterSize/3
'ROI'	默认为[1,1,size(I,1),size(1)]，表示进行角点检测的图像区域

举例：

Img = imread('cameraman.tif'); 
corners = detectMinEigenFeatures(Img); 
imshow(Img); hold on; 
plot(corners.selectStrongest(50));

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/一键难忘520/article/detail/898854