用法:
class skimage.feature.BRIEF(descriptor_size=256, patch_size=49, mode='normal', sigma=1, sample_seed=1)
基礎:
skimage.feature.util.DescriptorExtractor
簡要二進製說明符提取器。
Brief(Binary Robust Independent Elementary Features)是一種有效的特征點說明符。即使使用相對較少的位,它也具有很高的辨別力,並且使用簡單的強度差異測試來計算。
對於每個關鍵點,對 pixel-pairs 的特定分布數 N 進行強度比較,得到長度為 N 的二進製說明符。對於二進製說明符,漢明距離可用於特征匹配,與L2 範數。
- descriptor_size:int 可選
每個關鍵點的簡要說明符的大小。作者推薦的尺碼 128、256 和 512。默認值為 256。
- patch_size:int 可選
關鍵點周圍的二維正方形補丁采樣區域的長度。默認值為 49。
- mode:{‘normal’, ‘uniform’},可選
關鍵點周圍決策pixel-pairs 的采樣位置的概率分布。
- sample_seed:{無,int
numpy.random.Generator
如果sample_seed是沒有的
numpy.random.Generator
使用單例。如果sample_seed是一個int 一個新的Generator
使用實例,播種sample_seed.如果sample_seed已經是一個Generator
實例然後使用該實例。決策pixel-pairs的隨機抽樣種子。從長度為patch_size 的方形窗口,使用模式參數對像素對進行采樣,以使用強度比較構建說明符。 sample_seed 的值必須與構建說明符時要匹配的圖像相同。
- sigma:浮點數,可選
應用於圖像以減輕噪聲敏感性的高斯low-pass 濾波器的標準差,強烈建議使用此方法來獲得有辨別力的良好說明符。
參數:
例子:
>>> from skimage.feature import (corner_harris, corner_peaks, BRIEF, ... match_descriptors) >>> import numpy as np >>> square1 = np.zeros((8, 8), dtype=np.int32) >>> square1[2:6, 2:6] = 1 >>> square1 array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32) >>> square2 = np.zeros((9, 9), dtype=np.int32) >>> square2[2:7, 2:7] = 1 >>> square2 array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32) >>> keypoints1 = corner_peaks(corner_harris(square1), min_distance=1) >>> keypoints2 = corner_peaks(corner_harris(square2), min_distance=1) >>> extractor = BRIEF(patch_size=5) >>> extractor.extract(square1, keypoints1) >>> descriptors1 = extractor.descriptors >>> extractor.extract(square2, keypoints2) >>> descriptors2 = extractor.descriptors >>> matches = match_descriptors(descriptors1, descriptors2) >>> matches array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]) >>> keypoints1[matches[:, 0]] array([[2, 2], [2, 5], [5, 2], [5, 5]]) >>> keypoints2[matches[:, 1]] array([[2, 2], [2, 6], [6, 2], [6, 6]])
- descriptors:(問,descriptor_size) dtype bool 數組
大小的二進製說明符的 2D ndarraydescriptor_size過濾掉具有索引值的邊界關鍵點後的 Q 關鍵點
(i, j)
或者是True
或者False
表示 j-th 決策 pixel-pair 上 i-th 關鍵點的強度比較結果。這是Q == np.sum(mask)
.- mask:(N, ) dtype bool 數組
指示是否已過濾掉關鍵點的掩碼 (
False
) 或在說明符大批 (True
)。
屬性:
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注:本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.feature.BRIEF。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。