matlab中extractFeatures函数的用法

作者：木道寻08 | 2024-07-29 13:14:43

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extractfeatures

公式

[features,validPoints] = extractFeatures(I,points)
[features,validPoints] = extractFeatures(I,points,Name,Value)

[features,validPoints] = extractFeatures(I,points)
返回从二进制或强度图像中提取的特征向量(也称为描述符)及其对应位置。

[features,validPoints] = extractFeatures(I,points,Name,Value)
使用由一个或多个名称、值对参数指定的附加选项。

参数	含义
I	输入图像（需要是灰度图像）
points	中心位置点（通过BRISK、coner、SURF等方法检测出来的特征点

Name-Value 参数对

Name	Value
‘Method’	‘Auto’ (默认) ,‘BRISK’ ,‘FREAK’ ,‘SURF’ ,‘KAZE’,‘Block’
‘BlockSize’	默认为11，或者奇数
‘Upright’	false
‘FeatureSize’	64（默认），128

‘BlockSize’——此值定义以每个兴趣点为中心的每个块大小的本地正方形邻居块。此选项仅在函数实现块方法时应用。

‘Upright’——旋转不变性标志.将该属性设置为true时，特征向量的方向将不被估计，而特征方向将被设置为/2。当不需要图像描述符来捕获旋转信息时，将此设置为true。当将此属性设置为false时，将对特征的方向进行估计，然后特征将不随旋转而改变。

‘FeatureSize’ ——SURF或KAZE特征向量的长度(描述符)，指定为64或128。此选项仅适用于函数实现SURF或KAZE方法时。较大的特征尺寸128提供了更高的精度，但降低了特征匹配速度。

参数	含义
features	特征向量，M*N的矩阵
validPoints	与特征中的每个输出特征向量(描述符)相关联的有效点，以与输入相同的格式返回。有效的点可以是BRISKPoints, corner point, SURFPoints, KAZEPoints, MSERRegions对象，或一个m×2矩阵的[x,y]坐标。

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