用法:
class skimage.feature.CENSURE(min_scale=1, max_scale=7, mode='DoB', non_max_threshold=0.15, line_threshold=10)
基础:
skimage.feature.util.FeatureDetector
CENSURE 关键点检测器。
- min_scaleint 可选
从中提取关键点的最小比例。
- max_scaleint 可选
从中提取关键点的最大比例。关键点将从除第一个和最后一个以外的所有尺度中提取,即从 [min_scale + 1, max_scale - 1] 范围内的尺度中提取。不同音阶的滤波器大小使得两个相邻的音阶包含一个八度音阶。
- 模式{‘DoB’, ‘Octagon’, ‘STAR’},可选
用于获取输入图像比例的双级滤波器类型。可能的值是“DoB”、“Octagon”和“STAR”。这三种模式分别代表了双层滤波器的形状,即盒子(正方形)、八边形和星形。例如,一个双层八边形滤波器由一个较小的内八边形和一个较大的外八边形组成,滤波器权重在内八边形中一致为负,而在差异区域中一致为正。使用 STAR 和 Octagon 获得更好的函数,使用 DoB 获得更好的性能。
- non_max_threshold浮点数,可选
用于抑制最大值和最小值的阈值,在非最大值抑制后获得的幅度响应较弱。
- line_threshold浮点数,可选
拒绝主曲率比大于此值的兴趣点的阈值。
参考:
- 1
Motilal Agrawal, Kurt Konolige and Morten Rufus Blas “CENSURE: Center Surround Extremas for Realtime Feature Detection and Matching”, https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-88693-8_8 DOI:10.1007/978-3-540-88693-8_8
- 2
Adam Schmidt, Marek Kraft, Michal Fularz and Zuzanna Domagala “Comparative Assessment of Point Feature Detectors and Descriptors in the Context of Robot Navigation” http://yadda.icm.edu.pl/yadda/element/bwmeta1.element.baztech-268aaf28-0faf-4872-a4df-7e2e61cb364c/c/Schmidt_comparative.pdf DOI:10.1.1.465.1117
例子:
>>> from skimage.data import astronaut >>> from skimage.color import rgb2gray >>> from skimage.feature import CENSURE >>> img = rgb2gray(astronaut()[100:300, 100:300]) >>> censure = CENSURE() >>> censure.detect(img) >>> censure.keypoints array([[ 4, 148], [ 12, 73], [ 21, 176], [ 91, 22], [ 93, 56], [ 94, 22], [ 95, 54], [100, 51], [103, 51], [106, 67], [108, 15], [117, 20], [122, 60], [125, 37], [129, 37], [133, 76], [145, 44], [146, 94], [150, 114], [153, 33], [154, 156], [155, 151], [184, 63]]) >>> censure.scales array([2, 6, 6, 2, 4, 3, 2, 3, 2, 6, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 4, 2, 2])
- keypoints:(N, 2) 数组
关键点坐标为
(row, col)
。- scales:(N, ) 数组
相应的尺度。
属性:
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注:本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.feature.CENSURE。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。