ImageCorrespondingPoints

ImageCorrespondingPoints[image1,image2]

image1と image2のマッチする特徴点集合を求め，それらの画素座標を返す．

詳細とオプション

  • ImageCorrespondingPointsはImageKeypointsを使って対応する候補の点を求める．
  • ImageCorrespondingPoints[image1,image2]は{points1,points2}の形式の式を返す．pointsiは imageiのマッチする点を表す画素座標のリストである．
  • 指定可能なオプション
  • KeypointStrength Automatic特徴点の最小強度
    Masking All関心領域
    MaxFeatures Automatic特徴点の最大数
    Method Automatic使用する特徴点のタイプ
    TransformationClass None点と点の幾何学的関係
  • Masking->roi と設定すると，返される image1の点 points1がすべて関心領域内になるように点集合が制限される．
  • MaxFeatures->n と設定すると，特徴点の強度平均が最大で，最高で n 個の対応する点が返される
  • デフォルトで，適切な特徴点タイプを使って対応点が求められる．Methodmethod を使うと特定の特徴点タイプあるいはタイプのリストを指定することができる．
  • 次は method の可能な設定である．
  • "AKAZE"Accelerated KAZEおよびバイナリディスクリプタ
    "BRISK"バイナリロバスト不変スケーラブル特徴点
    "KAZE"非線形スケール空間ディテクタとディスクリプタ
    "ORB"FASTディテクタとバイナリロバスト独立基本特徴(BRIEF) ディスクリプタ
    "SIFT"スケール不変特徴変換検出器およびディスクリプタ
    "RootSIFT"ディスクリプタが改善されたSIFTキーポイント
    "SURF"スピードアップしたロバストな特徴
    {method1,method2,…}さまざまなキーポイン対応関係の組合せ
  • TransformationClassの可能な設定値
  • None幾何学的制約はない
    "Translation"平行移動のみ
    "Rigid"平行移動と回転
    "Similarity"平行移動，回転，拡大縮小
    "Affine"線形変換と平行移動
    "Perspective"一次分数変換
    "Epipolar"エピポーラ変換，1つの画像中の点を他の画像中の線にマッピング

例題

すべて開くすべて閉じる

例  (1)

同じオブジェクトの2つの異なる画像の対応する点：

スコープ  (3)

バイナリ画像の対応する点：

グレースケール画像の対応する点：

カラー画像の対応する点：

オプション  (16)

KeypointStrength  (3)

デフォルトで，対応点の検索にはすべての特徴点が使われる：

個々の強さが与えられた閾値以上の特徴点のみを使う：

一般に，閾値を上げると検出される対応点が少なくなる：

Masking  (1)

デフォルトで，Masking->Allとすると検出された対応点すべてが返される：

Masking->maskimage の場合は，image1の対応点は maskimage 内になければならない：

最初の画像について検出された対応関係を表示する：

MaxFeatures  (2)

対応関係のベストを返す：

返される対応関係の数はMaxFeatures オプションの値より少ないことがある：

Method  (3)

デフォルトで，"SURF"特徴点を使って対応関係が求められる：

"KAZE"特徴点を使う：

"SURF"特徴点と"BRISK"特徴点を組み合せる：

TransformationClass  (7)

デフォルトで，検出された2つの点集合は幾何学的には制約されない：

点集合のペアがエピポーラ変換によって関連するように制約する：

点集合のペアが線形分数変換によって関連するように制約する：

点集合のペアがアフィン変換によって関連するように制約する：

点集合のペアが相似変換によって関連するように制約する：

点集合のペアが剛体変換によって関連するように制約する：

点集合のペアが平行移動によって関連するように制約する：

アプリケーション  (3)

立体視アプリケーションのためのマッチする位置を求める：

2つの画像からマッチする部分を抽出する：

2つの画像の回転角を求める：

特性と関係  (1)

ImageCorrespondingPointsはすべての画像をグレースケールに変換する：

おもしろい例題  (1)

月の2つの画像のマッチする点を求め，可視化する：

Wolfram Research (2010), ImageCorrespondingPoints, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCorrespondingPoints.html （2021年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2010), ImageCorrespondingPoints, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCorrespondingPoints.html （2021年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2010. "ImageCorrespondingPoints." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2021. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCorrespondingPoints.html.

APA

Wolfram Language. (2010). ImageCorrespondingPoints. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCorrespondingPoints.html

BibTeX

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BibLaTeX

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