用法:
class skimage.feature.CENSURE(min_scale=1, max_scale=7, mode='DoB', non_max_threshold=0.15, line_threshold=10)
基礎:
skimage.feature.util.FeatureDetector
CENSURE 關鍵點檢測器。
- min_scaleint 可選
從中提取關鍵點的最小比例。
- max_scaleint 可選
從中提取關鍵點的最大比例。關鍵點將從除第一個和最後一個以外的所有尺度中提取,即從 [min_scale + 1, max_scale - 1] 範圍內的尺度中提取。不同音階的濾波器大小使得兩個相鄰的音階包含一個八度音階。
- 模式{‘DoB’, ‘Octagon’, ‘STAR’},可選
用於獲取輸入圖像比例的雙級濾波器類型。可能的值是“DoB”、“Octagon”和“STAR”。這三種模式分別代表了雙層濾波器的形狀,即盒子(正方形)、八邊形和星形。例如,一個雙層八邊形濾波器由一個較小的內八邊形和一個較大的外八邊形組成,濾波器權重在內八邊形中一致為負,而在差異區域中一致為正。使用 STAR 和 Octagon 獲得更好的函數,使用 DoB 獲得更好的性能。
- non_max_threshold浮點數,可選
用於抑製最大值和最小值的閾值,在非最大值抑製後獲得的幅度響應較弱。
- line_threshold浮點數,可選
拒絕主曲率比大於此值的興趣點的閾值。
參考:
- 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) 數組
關鍵點坐標為
(row, col)
。- scales:(N, ) 數組
相應的尺度。
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.CENSURE。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。