Name
points_harris_binomial T_points_harris_binomial PointsHarrisBinomial points_harris_binomial PointsHarrisBinomial PointsHarrisBinomial — Suche nach signifikanten Punkten mittels der binomialen Approximation des
Harris-Operators.
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 )
points_harris_binomial points_harris_binomial PointsHarrisBinomial points_harris_binomial PointsHarrisBinomial PointsHarrisBinomial extrahiert signifikante Punkte aus dem
Bild Image Image Image Image Image image . Der Harris Operator-basiert auf der geglätteten Matrix
wobei
für eine Binomiale Glättung der Größe
MaskSizeSmooth MaskSizeSmooth MaskSizeSmooth MaskSizeSmooth MaskSizeSmooth maskSizeSmooth und
und
für
die ersten Ableitungen des Bildes stehen. Die Ableitungen
werden mittels eines Sobelfilters der Größe MaskSizeGrad MaskSizeGrad MaskSizeGrad MaskSizeGrad MaskSizeGrad maskSizeGrad
implementiert. Die resultierenden Punkte sind dann die positiven lokalen
Maxima von
Nötigenfalls können die extrahierten Punkte auf diejenigen mit einer
minimalen Filterantwort von Threshold Threshold Threshold Threshold Threshold threshold eingeschränkt werden.
Die Koordinaten der Punkte können durch setzen des Parameters
Subpix Subpix Subpix Subpix Subpix subpix auf 'on' (default) mit Subpixelgenauigkeit berechnet
werden. Die Subpixelverfeinerung ist jedoch durch setzen des Parameters
auf 'off' auch abschaltbar.
Beachten Sie, dass Filteroperatoren eventuell unerwartete Resultate
ausgeben, wenn ein Bild mit einer reduzierten Domäne als Input übergeben
wird. Weitere Informationen können im Kapitel Filter gefunden
werden.
Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
Automatisch parallelisiert auf interner Datenebene.
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
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
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
Minimale Filterantwort der Punkte.
Defaultwert: 1000.0
Restriktion: Threshold >= 0.0
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"
Zeilenkoordinaten der gefundenen Punkte.
Spaltenkoordinaten der gefundenen Punkte.
Sind die Parameterwerte korrekt und tritt kein Fehler während der
Berechnung auf, liefert points_harris points_harris PointsHarris points_harris PointsHarris PointsHarris 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.
gen_cross_contour_xld gen_cross_contour_xld GenCrossContourXld gen_cross_contour_xld GenCrossContourXld GenCrossContourXld
points_foerstner points_foerstner PointsFoerstner points_foerstner PointsFoerstner PointsFoerstner ,
points_harris points_harris PointsHarris points_harris PointsHarris PointsHarris ,
points_lepetit points_lepetit PointsLepetit points_lepetit PointsLepetit PointsLepetit ,
points_sojka points_sojka PointsSojka points_sojka PointsSojka PointsSojka
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.
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