ImageCorrespondingPoints

ImageCorrespondingPoints[image1,image2]

找到 image1 和 image2 中匹配的一组兴趣点，并且返回它们的像素坐标.

更多信息和选项

  • ImageCorrespondingPoints 使用 ImageKeypoints 来寻找候选的对应点.
  • ImageCorrespondingPoints[image1,image2] 返回形如 {points1,points2} 的表达式，其中 pointsi 是表示 imagei 中匹配点的像素坐标列表.
  • 可以指定下列选项：
  • KeypointStrength Automatic关键点的最小强度
    Masking All感兴趣的区域
    MaxFeatures Automatic关键点的最大数目
    Method Automatic使用的关键点的类型
    TransformationClass None点之间的几何关系
  • 在设置 Masking->roi 下，点集受到限制，使得 image1 返回的点 points1 全部落在感兴趣的区域内.
  • 在设置 MaxFeatures->n 下，最多返回具有最大平均关键点强度的 n 个对应点.
  • 缺省情况下，使用一个合适的关键点类型来找到对应的点. 通过 Methodmethod，可以指定使用一种特殊的关键点类型或类型列表.
  • method 的可能的的设置包括：
  • "AKAZE"加速 KAZE 和二进制描述符
    "BRISK"二进制鲁棒不变可扩展关键点 ((BRISK)
    "KAZE"非线性尺度空间检测器和描述符
    "ORB"FAST 检测器和二进制稳健独立基本特征 (BRIEF) 描述符
    "SIFT"尺度不变特征变换 (SIFT) 检测器和描述符
    "RootSIFT"有加强描述符的 SIFT 关键点
    "SURF"快速鲁棒特征
    {method1,method2,…}各种关键点对应关系的组合
  • TransformationClass 的可能设置包括：
  • None没有几何约束
    "Translation"只有平移
    "Rigid"平移和旋转
    "Similarity"平移、旋转、缩放
    "Affine"线性变换和平移
    "Perspective"线性分式变换
    "Epipolar"对极变换，把图像的一个点映射成另一图像的一条线

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

同一物体的两个不同图像的对应点：

范围 (3)

二进制图像中的对应点：

灰度图像中的对应点：

彩色图像中的对应点：

选项  (16)

KeypointStrength  (3)

默认情况下，所有的关键点都被用于寻找对应点：

只使用单个强度大于或者等于给定阈值的关键点：

增加阈值通常导致探测出的对应点较少：

Masking  (1)

默认情况下，设置 Masking->All 返回所有探测到的对应点：

设置 Masking->maskimage，image1 的相应点位于 maskimage 内:

显示探测到的第一个图像的对应点：

MaxFeatures  (2)

返回最好的 个对应点：

返回的对应点数可能少于 MaxFeatures 选项的数值：

Method  (3)

缺省情况下，使用 "SURF" 关键点来找出对应点：

使用 "KAZE" 关键点：

使用 "SURF" 和 "BRISK" 关键点组合：

TransformationClass  (7)

默认情况下，两个探测到的点集没有几何约束：

把点集对约束在按照对极变换相关联的范围内：

把点集对约束在按照线性分式变换相关联的范围内：

把点集对约束在按照仿射变换相关联的范围内：

用相似性转换限制一对关键点的相关：

把点集对约束在刚体变换相关联的范围内：

把点集对约束在平移变换相关联的范围内：

应用  (3)

查找立体视觉应用匹配的位置：

提取两个图像中匹配的块：

找到两个图像之间的旋转角度：

属性和关系  (1)

ImageCorrespondingPoints 把所有图像转换成灰度图：

巧妙范例  (1)

找到并且可视化两个月球图像中的匹配点：

Wolfram Research (2010)，ImageCorrespondingPoints，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCorrespondingPoints.html （更新于 2021 年）.

文本

Wolfram Research (2010)，ImageCorrespondingPoints，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCorrespondingPoints.html （更新于 2021 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2010. "ImageCorrespondingPoints." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2021. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCorrespondingPoints.html.

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Wolfram 语言. (2010). ImageCorrespondingPoints. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCorrespondingPoints.html 年

BibTeX

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