ハリスコーナー検出
ハリスコーナー検出は、回転、照明変化、画像ノイズによる影響を受けません。グレースケールBW8画像に使用することができ、特徴 コード化された要素の幾何学的な属性。点のベクトルを算出します。
ハリスコーナー検出の例
- 積分スケール σi：スケール解析に使用されるガウシアンフィルタの標準偏差
σd = 0.7 x σi（このとき σd は微分スケール）：勾配計算時のノイズ除去に使用されるガウシアンフィルタの標準偏差 - コーナー閾値：ソース画像のコーナーネス最大値で、0 ～1までの割合
- サブピクセル検出を切り替えるブール
すべての特徴点について以下の特徴が得られます。
- コーナー位置（可能な場合はサブピクセル精度のピクセル座標）
- コーナーネス測定
- 微分スケール σd に対する勾配の大きさ
- 微分スケール σd に対するX軸に沿った勾配値
- 微分スケール σd に対するY軸に沿った勾配値
ハリスコーナー検出のAPIはEHarrisCornerDetectorという名前の単一クラスで、次のメソッドがあります：
- ：画像／ROI にハリスコーナー検出を適用します。
- EHarrisCornerDetector：デフォルト値に初期化された EHarrisCornerDetectorオブジェクト 一般的な文章では、オブジェクトという用語はクラスインスタンスという意味で理解します。一方、EasyObjectでは、レイヤ背景に属する連結した隣接ピクセルから成る最大限の大きさの領域のことをオブジェクトと呼びます。を構築します。
- GetDerivationScale：現在の微分スケールを返します。
- ：積分スケールを返します。
- GetThreshold：現在の閾値を返します。
- ：コーナーネス測定用の現在の閾値化モードを返します。
- ：コーナーネス測定を計算する前に勾配が正規化されるかどうかを返します。
- ：サブピクセル補間が有効になっているかどうかを返します。
- SetDerivationScale：微分スケールを設定します。
- ：コーナーネス測定を計算する前に勾配を正規化するかどうかを設定します。
- ：積分スケールを設定します。
- SetSubpixelPrecisionEnabled：サブピクセル補間を有効にするかどうかを設定します。
- ：コーナーと見なされるべきピクセルに対し、コーナーネス測定の閾値を設定します。
- ：コーナーネス測定用の現在の閾値化モードを設定します。
ハリスコーナー検出の基本的な使用方法
EHarrisCornerDetector何度もハリス検出を行う場合は、設定時間を短縮するため、クラスのオブジェクトを再利用できます。
- 検出のインスタンスを作成し、適切なメソッドを設定します。例えば、2ピクセルの空間エクステントを持つような特徴構造の積分スケールを設定します ()。
- 2つの引数で新しい画像に検出を適用します（入力画像と入力画像内の特徴点）。
- 出力ベクトルの個々の要素にアクセスします。