이미지의 각 포인트

Question

의 설명대로 SURF를 얻을 수 있습니까? 각 이미지 포인트에 대한 Descriptor-SURF를 얻으려고합니다. 포인트의 관심을 원하지 않지만 각 포인트의 SURF 디스크립터 이미지의 어떻게 유지하기 위해 SURF 기술자는 관심 포인트

FastHessianData.thresh = Options.tresh; 
FastHessianData.octaves = Options.octaves; 
FastHessianData.init_sample = Options.init_sample; 
FastHessianData.img = iimg; 
ipts = FastHessian_getIpoints(FastHessianData,Options.verbose) 
% Describe the interest points 
if(~isempty(ipts)) 
    ipts = SurfDescriptor_DecribeInterestPoints(ipts,Options.upright, Options.extended, iimg, Options.verbose); 
end 

포인트가

function ipts=FastHessian_getIpoints(FastHessianData,verbose) 
% filter index map 

filter_map = [0,1,2,3; 
    1,3,4,5; 
    3,5,6,7; 
    5,7,8,9; 
    7,9,10,11]+1; 

np=0; ipts=struct; 

% Build the response map 
responseMap=FastHessian_buildResponseMap(FastHessianData); 

% Find the maxima acrros scale and space 
for o = 1:FastHessianData.octaves 
    for i = 1:2 
     b = responseMap{filter_map(o,i)}; 
     m = responseMap{filter_map(o,i+1)}; 
     t = responseMap{filter_map(o,i+2)}; 

     % loop over middle response layer at density of the most 
     % sparse layer (always top), to find maxima across scale and space 
     [c,r]=ndgrid(0:t.width-1,0:t.height-1); 
     r=r(:); c=c(:); 

     p=find(FastHessian_isExtremum(r, c, t, m, b,FastHessianData)); 
     for j=1:length(p); 
      ind=p(j); 
      [ipts,np]=FastHessian_interpolateExtremum(r(ind), c(ind), t, m, b, ipts,np); 
     end 
    end 
end 

% Show laplacian and response maps with found interest-points 
if(verbose) 
    % Show the response map 
    if(verbose) 
     fig_h=ceil(length(responseMap)/3); 
     h=figure; set(h,'name','Laplacian'); 
     for i=1:length(responseMap), 
      pic=reshape(responseMap{i}.laplacian,[responseMap{i}.width responseMap{i}.height]); 
      subplot(3,fig_h,i); imshow(pic,[]); hold on; 
     end 
     h=figure; set(h,'name','Responses'); 
     h_res=zeros(1,length(responseMap)); 
     for i=1:length(responseMap), 
      pic=reshape(responseMap{i}.responses,[responseMap{i}.width responseMap{i}.height]); 
      h_res(i)=subplot(3,fig_h,i); imshow(pic,[]); hold on; 
     end 
    end 

    % Show the maximum points 
    disp(['Number of interest points found ' num2str(np)]); 
    scales=zeros(1,length(responseMap)); 
    scaley=zeros(1,length(responseMap)); 
    scalex=zeros(1,length(responseMap)); 
    for i=1:length(responseMap) 
     scales(i)=responseMap{i}.filter*(2/15); 
     scalex(i)=responseMap{i}.width/size(FastHessianData.img,2); 
     scaley(i)=responseMap{i}.height/size(FastHessianData.img,1); 
    end 
    for i=1:np 
     [t,ind]=min((scales-ipts(i).scale).^2); 
     plot(h_res(ind),ipts(i).y*scaley(ind)+1,ipts(i).x*scalex(ind)+1,'o','color',rand(1,3)); 
    end 
end 

을 가지고있다있는 함수의 추출을 설명

% Create Integral Image 
iimg=IntegralImage_IntegralImage(img); 

을 계산하기 위해 필수적인 이미지를 사용 이 탐지 단계를 거치지 않고 모든 포인트를 확인한 다음 SURF 디스크립터로이 모든 포인트를 설명하십시오. 코드에서

Answer 1

당신은 명확 검출기 및 기술자 기능 분리가 :

• FastHessian_getIpoints는
• SurfDescriptor_DecribeInterestPoints가 주어진 점에 대한 SURF 기술자를 계산 흥미있는 키포인트의 목록을 반환합니다.

감지기를 제거하고 이미지의 모든 점을 입력으로 제공하는 설명자 함수를 호출하십시오.

ipts 대신 키포인트 검출기