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points_harris_binomialT_points_harris_binomialPointsHarrisBinomialpoints_harris_binomialPointsHarrisBinomialPointsHarrisBinomial (Operator)

Name

points_harris_binomialT_points_harris_binomialPointsHarrisBinomialpoints_harris_binomialPointsHarrisBinomialPointsHarrisBinomial — Suche nach signifikanten Punkten mittels der binomialen Approximation des Harris-Operators.

Signatur

points_harris_binomial(Image : : MaskSizeGrad, MaskSizeSmooth, Alpha, Threshold, Subpix : Row, Column)

Herror T_points_harris_binomial(const Hobject Image, const Htuple MaskSizeGrad, const Htuple MaskSizeSmooth, const Htuple Alpha, const Htuple Threshold, const Htuple Subpix, Htuple* Row, Htuple* Column)

Herror points_harris_binomial(Hobject Image, const HTuple& MaskSizeGrad, const HTuple& MaskSizeSmooth, const HTuple& Alpha, const HTuple& Threshold, const HTuple& Subpix, HTuple* Row, HTuple* Column)

HTuple HImage::PointsHarrisBinomial(const HTuple& MaskSizeGrad, const HTuple& MaskSizeSmooth, const HTuple& Alpha, const HTuple& Threshold, const HTuple& Subpix, HTuple* Column) const

void PointsHarrisBinomial(const HObject& Image, const HTuple& MaskSizeGrad, const HTuple& MaskSizeSmooth, const HTuple& Alpha, const HTuple& Threshold, const HTuple& Subpix, HTuple* Row, HTuple* Column)

void HImage::PointsHarrisBinomial(Hlong MaskSizeGrad, Hlong MaskSizeSmooth, double Alpha, const HTuple& Threshold, const HString& Subpix, HTuple* Row, HTuple* Column) const

void HImage::PointsHarrisBinomial(Hlong MaskSizeGrad, Hlong MaskSizeSmooth, double Alpha, double Threshold, const HString& Subpix, HTuple* Row, HTuple* Column) const

void HImage::PointsHarrisBinomial(Hlong MaskSizeGrad, Hlong MaskSizeSmooth, double Alpha, double Threshold, const char* Subpix, HTuple* Row, HTuple* Column) const

void HOperatorSetX.PointsHarrisBinomial(
[in] IHUntypedObjectX* Image, [in] VARIANT MaskSizeGrad, [in] VARIANT MaskSizeSmooth, [in] VARIANT Alpha, [in] VARIANT Threshold, [in] VARIANT Subpix, [out] VARIANT* Row, [out] VARIANT* Column)

VARIANT HImageX.PointsHarrisBinomial(
[in] Hlong MaskSizeGrad, [in] Hlong MaskSizeSmooth, [in] double Alpha, [in] VARIANT Threshold, [in] BSTR Subpix, [out] VARIANT* Column)

static void HOperatorSet.PointsHarrisBinomial(HObject image, HTuple maskSizeGrad, HTuple maskSizeSmooth, HTuple alpha, HTuple threshold, HTuple subpix, out HTuple row, out HTuple column)

void HImage.PointsHarrisBinomial(int maskSizeGrad, int maskSizeSmooth, double alpha, HTuple threshold, string subpix, out HTuple row, out HTuple column)

void HImage.PointsHarrisBinomial(int maskSizeGrad, int maskSizeSmooth, double alpha, double threshold, string subpix, out HTuple row, out HTuple column)

Beschreibung

points_harris_binomialpoints_harris_binomialPointsHarrisBinomialpoints_harris_binomialPointsHarrisBinomialPointsHarrisBinomial extrahiert signifikante Punkte aus dem Bild ImageImageImageImageImageimage. Der Harris Operator-basiert auf der geglätteten Matrix 

        /                                   \
        |         2                         |
        |       Ix               Ix Iy      |
M = G * |                                   |,
        |                          2        |
        |       Ix Iy            Iy         |
        \                                   /

wobei G für eine Binomiale Glättung der Größe MaskSizeSmoothMaskSizeSmoothMaskSizeSmoothMaskSizeSmoothMaskSizeSmoothmaskSizeSmooth und Ix und Iy für die ersten Ableitungen des Bildes stehen. Die Ableitungen werden mittels eines Sobelfilters der Größe MaskSizeGradMaskSizeGradMaskSizeGradMaskSizeGradMaskSizeGradmaskSizeGrad implementiert. Die resultierenden Punkte sind dann die positiven lokalen Maxima von 

                        2
Det(M) - AlphaAlphaAlphaAlphaAlphaalpha*(Spur(M)) .

Nötigenfalls können die extrahierten Punkte auf diejenigen mit einer minimalen Filterantwort von ThresholdThresholdThresholdThresholdThresholdthreshold eingeschränkt werden. Die Koordinaten der Punkte können durch setzen des Parameters SubpixSubpixSubpixSubpixSubpixsubpix auf 'on' (default) mit Subpixelgenauigkeit berechnet werden. Die Subpixelverfeinerung ist jedoch durch setzen des Parameters auf 'off' auch abschaltbar.

Parallelisierung

Parameter

ImageImageImageImageImageimage (input_object)  (multichannel-)image → objectHImageHImageHImageHImageXHobject (byte / uint2)

Eingabebild.

MaskSizeGradMaskSizeGradMaskSizeGradMaskSizeGradMaskSizeGradmaskSizeGrad (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Stärke der Glättung (Binomial) zur Berechnung des Gradienten.

Defaultwert: 5

Wertevorschläge: 3, 5, 7, 9, 11, 15, 21, 31

Typischer Wertebereich: 3 ≤ MaskSizeGrad MaskSizeGrad MaskSizeGrad MaskSizeGrad MaskSizeGrad maskSizeGrad ≤ 50

Empfohlene Schrittweite: 2

Restriktion: MaskSizeGrad > 0

MaskSizeSmoothMaskSizeSmoothMaskSizeSmoothMaskSizeSmoothMaskSizeSmoothmaskSizeSmooth (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Stärke der Glättung zur Integration der Gradienten.

Defaultwert: 15

Wertevorschläge: 3, 5, 7, 9, 11, 15, 21, 31

Typischer Wertebereich: 3 ≤ MaskSizeSmooth MaskSizeSmooth MaskSizeSmooth MaskSizeSmooth MaskSizeSmooth maskSizeSmooth ≤ 50

Empfohlene Schrittweite: 2

Restriktion: MaskSizeSmooth > 0

AlphaAlphaAlphaAlphaAlphaalpha (input_control)  real → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Gewichtung der quadrierten Spur der Matrix der quadrierten Gradienten.

Defaultwert: 0.08

Wertevorschläge: 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08

Typischer Wertebereich: 0.001 ≤ Alpha Alpha Alpha Alpha Alpha alpha ≤ 0.1

Minimale Schrittweite: 0.001

Empfohlene Schrittweite: 0.01

Restriktion: Alpha > 0.0

ThresholdThresholdThresholdThresholdThresholdthreshold (input_control)  number → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong)

Minimale Filterantwort der Punkte.

Defaultwert: 1000.0

Restriktion: Threshold >= 0.0

SubpixSubpixSubpixSubpixSubpixsubpix (input_control)  string → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Subpixelgenauigkeit der Filterantworten an oder abschalten.

Defaultwert: 'on' "on" "on" "on" "on" "on"

Werteliste: 'off'"off""off""off""off""off", 'on'"on""on""on""on""on"

RowRowRowRowRowrow (output_control)  point.y-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Zeilenkoordinaten der gefundenen Punkte.

ColumnColumnColumnColumnColumncolumn (output_control)  point.x-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Spaltenkoordinaten der gefundenen Punkte.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt und tritt kein Fehler während der Berechnung auf, liefert points_harrispoints_harrisPointsHarrispoints_harrisPointsHarrisPointsHarris den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabebilder vorhanden) lässt sich mittels set_system('no_object_result',<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>) festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Nachfolger

gen_cross_contour_xldgen_cross_contour_xldGenCrossContourXldgen_cross_contour_xldGenCrossContourXldGenCrossContourXld

Alternativen

points_foerstnerpoints_foerstnerPointsFoerstnerpoints_foerstnerPointsFoerstnerPointsFoerstner, points_harrispoints_harrisPointsHarrispoints_harrisPointsHarrisPointsHarris, points_lepetitpoints_lepetitPointsLepetitpoints_lepetitPointsLepetitPointsLepetit, points_sojkapoints_sojkaPointsSojkapoints_sojkaPointsSojkaPointsSojka

Literatur

C. Harris, M. Stephens: „A combined corner and edge detector“. Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference, pp. 147-151, 1988.
V. Gouet, N.Boujemaa: „Object-based queries using color points of interest“. IEEE Workshop on Content-Based Access of Image and Video Libraries, CVPR/CBAIVL 2001, Hawaii, USA, 2001.

Modul

Foundation

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