用法:
class skimage.feature.ORB(downscale=1.2, n_scales=8, n_keypoints=500, fast_n=9, fast_threshold=0.08, harris_k=0.04)
基礎:
skimage.feature.util.FeatureDetector
,skimage.feature.util.DescriptorExtractor
麵向 FAST 和旋轉的 Brief 特征檢測器和二進製說明符提取器。
- n_keypoints:int 可選
要返回的關鍵點數。如果檢測到超過 n_keypoints,該函數將根據 Harris 角點響應返回最佳 n_keypoints。如果不是,則返回所有檢測到的關鍵點。
- fast_n:int 可選
n參數輸入skimage.feature.corner_fast.圓圈上 16 個像素中的最小連續像素數,這些像素都應該變亮或變暗 w.r.t test-pixel。圓上的點 c 較暗 w.r.t 測試像素 p 如果
Ic < Ip - threshold
如果Ic > Ip + threshold
.也代表 n inFAST-n
角檢測器。- fast_threshold:浮點數,可選
feature.corner_fast
中的threshold
參數。用於決定圓上的像素是更亮、更暗還是類似 w.r.t 的閾值。測試像素。當需要更多拐角時降低閾值,反之亦然。- harris_k:浮點數,可選
k參數輸入skimage.feature.corner_harris.將角與邊分開的靈敏度因子,通常在範圍內
[0, 0.2]
.的小值k導致檢測尖角。- downscale:浮點數,可選
圖像金字塔的縮小因子。選擇默認值 1.2 以便有更密集的尺度,從而為後續的特征說明提供穩健的尺度不變性。
- n_scales:int 可選
從圖像金字塔底部提取特征的最大尺度數。
參數:
參考:
- 1
Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige and Gary Bradski “ORB: An efficient alternative to SIFT and SURF” http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/CV-R/pdf/Rublee_iccv2011.pdf
例子:
>>> from skimage.feature import ORB, match_descriptors >>> img1 = np.zeros((100, 100)) >>> img2 = np.zeros_like(img1) >>> rng = np.random.default_rng(19481137) # do not copy this value >>> square = rng.random((20, 20)) >>> img1[40:60, 40:60] = square >>> img2[53:73, 53:73] = square >>> detector_extractor1 = ORB(n_keypoints=5) >>> detector_extractor2 = ORB(n_keypoints=5) >>> detector_extractor1.detect_and_extract(img1) >>> detector_extractor2.detect_and_extract(img2) >>> matches = match_descriptors(detector_extractor1.descriptors, ... detector_extractor2.descriptors) >>> matches array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 4], [4, 3]]) >>> detector_extractor1.keypoints[matches[:, 0]] array([[59. , 59. ], [40. , 40. ], [57. , 40. ], [46. , 58. ], [58.8, 58.8]]) >>> detector_extractor2.keypoints[matches[:, 1]] array([[72., 72.], [53., 53.], [70., 53.], [59., 71.], [72., 72.]])
- keypoints:(N, 2) 數組
關鍵點坐標為
(row, col)
。- scales:(N, ) 數組
相應的尺度。
- orientations:(N, ) 數組
對應的弧度方向。
- responses:(N, ) 數組
相應的哈裏斯角響應。
- descriptors:(問,descriptor_size) dtype bool 數組
大小為二進製說明符的二維數組descriptor_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)
.
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.ORB。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。