SURF matlab 检测函数使用
1.这篇介绍SURF检测blob的函数。
函数/Functions
函数名称：detectSURFFeatures
功能：利用The Speeded-Up Robust Features(SURF)算法检测blob特征
语法：points = detectSURFFeatures(I);
points = detectSURFFeatures(I,Name,Value);
其中，其中，I为2-D灰度图像，points为返回的SURF检测算法检测到的blob，Name必须为用单引号对包含的如下字符串名称，Vaule为对应Name的值
| Name | Value |
|---|---|
| 'MetricThreshold' | 默认值为1000.0，取值较小时，返回更多检测到的blob |
| 'NumOctaves' | 默认值为3，范围为>=1的整数，表示所使用高斯滤波器的序列，越小时，所使用的高斯滤波器的序列的窗口大小越小，能够检测到的Blob的尺度越小，典型值为1-4 |
| 'NumScaleLevels' | 默认值为4，范围为>= 3的整数，表示对应NumOctaves取值的高斯滤波器的个数，典型值为3-6 |
| 'ROI' | 默认为[1,1,size(I,1),size(1)]，表示进行角点检测的图像区域 |
| Octave | FilterSize |
|---|---|
| 1 | 9x9,15x15,21x21,27x27,...（相差为6） |
| 2 | 15x15,27x27,39x39,51x51,...（相差为12） |
| 3 | 27x27,51x51,75x75,99x99,...（相差为24） |
| 4 | ...（相差为48） |
~~ surf的matlab程序如下
clc
%读取图像
I1= imread('info_surf01.jpg');
I1=imresize(I1,0.6); %imresize 将原来的图像缩小原来的一般
I1=rgb2gray(I1); %把RGB图像变成灰度图像
%figure
%imshow(I1)
I2= imread('info_surf03.jpg');
I2=imresize(I2,0.6);
I2=rgb2gray(I2);
%figure
%imshow(I2)
%寻找特征点
points1 = detectSURFFeatures(I1,'MetricThreshold',100); %读取特征点
points2 = detectSURFFeatures(I2,'MetricThreshold',100);
%Extract the features.计算描述向量
[f1, vpts1] = extractFeatures(I1, points1);
[f2, vpts2] = extractFeatures(I2, points2);
%Retrieve the locations of matched points. The SURF feature vectors are already normalized.
%进行匹配
indexPairs = matchFeatures(f1, f2, 'Prenormalized', true) ;
matched_pts1 = vpts1(indexPairs(:, 1)); %这个地方应该是对他进行取值吧 这个应该是啊吧他们做成一个数组
matched_pts2 = vpts2(indexPairs(:, 2));
%显示匹配
figure('name','匹配后的图像'); showMatchedFeatures(I1,I2,matched_pts1,matched_pts2,'montage'); %总共找了39个特征点
legend('matched points 1','matched points 2');
