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points_lepetit — Suche nach signifikanten Punkten mittels des Lepetit-Operators.
points_lepetit(Image : : Radius, CheckNeighbor, MinCheckNeighborDiff, MinScore, Subpix : Row, Column)
points_lepetit extrahiert signifikante Punkte wie z.B. Ecken aus dem Bild Image. Dazu wird Image zunächst mit einem 3x3 Medianfilter geglättet. Anschließend werden alle Grauwerte auf einem Kreis mit dem Radius Radius um einen Interestpunktkandidaten (m) betrachtet. Es werden die absoluten Differenzen zweier auf dem Kreis diagonal gegenüberliegenden Grauwerte (m1, m2) zu dem des zentralen Pixels m gebildet. Mindestens eine dieser Differenzen muss dabei größer als MinCheckNeighborDiff sein. Alle sich gegenüber liegenden Kreispunkte müssen diese Bedingung erfüllen. Um die Detektion von Punkten entlang von leicht gekrümmten Kanten (Aliasing) zu verhindern, ist es möglich, zusätzliche Differenzen von CheckNeighbor Kreisnachbarpixeln von m1 und m2 zum Zentrum zu bilden, die ebenfalls obiges Kriterium erfüllen. Durch Bildung aller Grauwertdifferenzen der Kreispunkte zum Zentrum wird ein mittlerer Grauwertunterschied berechnet. Dieser Wert muss größer MinScore sein und ermöglicht eine Restriktion auf Punkte hohen Kontrasts. Mit Hilfe der Berechnung aller mittleren Grauwertunterschiede in der Achternachbarschaft des Interestpunktes ist es möglich eine quadratische Gleichung anzupassen. Durch Ermittlung des Maximums dieser Funktion kann die Position des Interestpunktes auf Subpixelgenauigkeit verfeinert werden. Durch das Setzen des Parameters Subpix auf 'interpolation' (Default) oder 'none' kann dieses Verhalten an- bzw. ausgeschaltet werden. Die so ermittelten Punkte werden in Row und Column übergeben. Der Operator points_lepetit kann für eine besonders schnelle Extraktion signifikanter Punkte verwendet werden. Jedoch sind die extrahierten Punkte weniger Robust, als solche, die z.B. mit Hilfe von points_harris gefunden werden.
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.
Eingabebild.
Der Radius des Kreises.
Defaultwert: 3
Wertevorschläge: 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15
Die Anzahl von untersuchten Nachbarpixeln auf dem Kreis.
Defaultwert: 1
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 5
Schwellwert der Grauwertdifferenz zu jedem einzelnen Kreispunkt.
Defaultwert: 15
Wertevorschläge: 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 60, 80
Schwellwert der Grauwertdifferenz zu allen Kreispunkten.
Defaultwert: 30
Wertevorschläge: 5, 10, 15, 20, 25, 30
Subpixelgenaue Punktkoordinaten.
Defaultwert: 'interpolation'
Werteliste: 'interpolation', 'none'
Zeilenkoordinaten der detektierten Punkte.
Spaltenkoordinaten der detektierten Punkte.
points_foerstner, points_harris, points_harris_binomial, points_sojka
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