La traducción de esta página aún no se ha actualizado a la versión más reciente. Haga clic aquí para ver la última versión en inglés.

corner

(No recomendado) Buscar puntos de esquina en una imagen

No se recomienda el uso de corner. En su lugar, use detectHarrisFeatures (Computer Vision Toolbox) o detectMinEigenFeatures (Computer Vision Toolbox) en Computer Vision Toolbox™.

Sintaxis

C = corner(I)

C = corner(I,method)

C = corner(I,N)

C = corner(I,method,N)

C = corner(___,Name,Value)

Descripción

C = corner(I) detecta las esquinas de la imagen I y devuelve sus coordenadas en la matriz C.

C = corner(I,method) detecta las esquinas de la imagen I utilizando el method especificado.

C = corner(I,N) detecta las esquinas de la imagen I y devuelve un máximo de N esquinas.

C = corner(I,method,N) detecta las esquinas utilizando el método especificado y el número máximo de esquinas.

C = corner(___,Name,Value) especifica parámetros y valores correspondientes que controlan diversos aspectos del algoritmo de detección de esquinas.

Ejemplos

Encontrar esquinas en imágenes

Este ejemplo muestra cómo encontrar esquinas con la función corner y ajustar los resultados precisando el número máximo de esquinas deseadas.

Cree una imagen de damero.

I = checkerboard(40,2,2);

Encuentre las esquinas en la imagen.

C = corner(I);

Muestre las esquinas cuando el número máximo de esquinas deseadas sea el valor predeterminado de 200.

subplot(1,2,1);
imshow(I);
hold on
plot(C(:,1), C(:,2), '*', 'Color', 'c')
title('Maximum Corners = 200')
hold off

Muestre las esquinas cuando el número máximo de esquinas deseadas sea 3.

corners_max_specified = corner(I,3);
subplot(1,2,2);
imshow(I);
hold on
plot(corners_max_specified(:,1), corners_max_specified(:,2), ...
   '*', 'Color', 'm')
title('Maximum Corners = 3')
hold off

Argumentos de entrada

I — Imagen binaria o en escala de grises

Matriz numérica de m por n

Imagen en escala de grises o binaria, especificada como matriz numérica de m por n.

method — Algoritmo de detección de esquinas

'Harris' (predeterminado) | 'MinimumEigenvalue'

Método de detección de esquinas, especificado como 'Harris' para el detector de esquinas de Harris o como 'MinimumEigenvalue' para el método de valor propio mínimo de Shi y Tomasi.

N — Número máximo de esquinas

200 (predeterminado) | entero positivo

Número máximo de esquinas que puede devolver la función corner, especificado como entero positivo.

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos opcionales como Name1=Value1,...,NameN=ValueN, donde Name es el nombre del argumento y Value es el valor correspondiente. Los argumentos de nombre-valor deben aparecer después de otros argumentos. Sin embargo, el orden de los pares no importa.

En las versiones anteriores a la R2021a, utilice comas para separar cada nombre y valor, y encierre Name entre comillas.

Ejemplo: corner(I,'QualityLevel',0.2) especifica el nivel de calidad mínimo de las esquinas de la imagen I como 0.2.

FilterCoefficients — Coeficientes del filtro

Vector numérico

Coeficientes de filtro para el filtro de suavizado separable, especificados como el par separado por comas formado por 'FilterCoefficients' y un vector numérico. El vector, V, debe tener una longitud impar y mínima de 3. El producto exterior, V*V', da el núcleo completo del filtro. Los coeficientes de filtro predeterminados vienen dados por fspecial('gaussian',[5 1],1.5).

QualityLevel — Calidad mínima aceptada

0.01 (predeterminado) | Escalar numérico

Calidad mínima aceptada de las esquinas, especificada como el par separado por comas formado por 'QualityLevel' y un escalar numérico en el intervalo (0, 1). Para obtener un nivel de calidad Q, la toolbox rechaza las esquinas candidatas cuyos valores de métrica de esquina son inferiores a Q * max(corner metric). Utilice valores mayores de Q para eliminar las esquinas erróneas.

SensitivityFactor — Factor de sensibilidad

0.04 (predeterminado) | Escalar numérico

Factor de sensibilidad utilizado en el algoritmo de detección de Harris, especificado como el par separado por comas formado por 'SensitivityFactor' y un escalar numérico en el intervalo (0, 0,25). Cuanto menor sea el factor de sensibilidad, mayor será la probabilidad de que el algoritmo detecte esquinas pronunciadas. Utilice este parámetro solo con el method 'Harris'.

Argumentos de salida

C — Coordenadas de los puntos de esquina

matriz de p por 2

Coordenadas x e y de los puntos de esquina detectados en la imagen I, devueltas como matriz de p por 2.

Tipos de datos: double

Sugerencias

Las funciones corner y cornermetric detectan las esquinas de las imágenes. Para la mayoría de las aplicaciones, utilice la función simplificada corner para encontrar esquinas en un solo paso. Si desea tener un mayor control sobre la selección de las esquinas, utilice la función cornermetric para calcular una matriz métrica de esquinas y, a continuación, escriba su propio algoritmo para encontrar los valores máximos.

Algoritmos

La función corner realiza la supresión de no máximos en las esquinas candidatas y las esquinas están separadas por al menos dos píxeles.

Historial de versiones

Introducido en R2010b

Consulte también

cornermetric | detectHarrisFeatures (Computer Vision Toolbox) | detectMinEigenFeatures (Computer Vision Toolbox)