Функции Image Toolbox / cpselect.php
.htmСписок функцийImage Processing Toolbox. Описание функции CPSELECT Семинары Обучение Лицензирование Разработка Подписка Форум Регистрация Matlab Toolboxes Simulink Blocksets Femlab Полезное Вход Обработка сигналов и изображений\image Processing ToolboxСписок функций Image Processing Toolbox: Анализ изображений
В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу
CPSELECT Выбор контрольных точек (Control Point Selection Tool) Синтаксис:
cpselect(input, base)
cpselect(input, base, CPSTRUCT_IN )
cpselect(input, base, XYINPUT_IN, XYBASE_IN)
H=cpselect(input, base, ...)
Описание:
Функция cpselect(input, base) запускает пакет Control Point Selection Tool, графический интерфейс которого дает возможность выбора контрольных точек на двух похожих изображениях. Исходным является изображение, которое необходимо трансформировать и преобразовать в координатную систему основного изображения. Исходные или основные данные могут быть представлены в виде изображения или последовательности цифр, взятых из файла, содержащего полутоновое изображение. Пакет Control Point Selection Tool возвращает контрольные точки в виде структуры CPSTRUCT.
Функция cpselect(input, base, CPSTRUCT_IN) запускает cpselect и помещает набор контрольных точек в CPSTRUCT_IN. Этот синтаксис позволяет перезапускать функцию cpselect с состояния предварительного запоминания контрольных точек в CPSTRUCT_IN.
Функция cpselect(input, base, xyinput_in, xybase_in) запускает cpselect с наборами пар контрольных точек. Данные xyinput_in и xybase_in являются матрицами размерности m2, которые содержат исходные и основные координаты соответственно.
Функция H=cpselect(input, base, ...) предоставляет ручное управление пакетом с помощью параметра H. Для того, чтобы закрыть пакет с командной строки нужно использовать dispose(H) или H.dispose синтаксис.
Требования к исходным данным.
Исходные изображения должны иметь формат представления данных uint8, uint16, double или logical.
Алгоритм:
Функция cpselect использует следующие основные процедуры для прогноза контрольных точек:
1. Определение всех действительных контрольных точек.
2. Определение пространственных преобразований между исходными и основными контрольными точками с использованием метода который зависит от числа пар контрольных точек следующим образом:
2 парыЛинейные конформные преобразования3 парыАффинные преобразования4 парыПреобразование проекций3. Использование пространственных преобразований для новых точек, сгенерированных на основе предсказанных.
4. Отображение предсказанных точек.
Пример:
Запускаем пакет с запоминанием изображений.
aerial=imread('westconcordaerial.png');
cpselect(aerial(:, :, 1), 'westconcordorthophoto.png')
Запускаем пакет с рабочим пространством изображений и точек.
I=checkerboard;
J=imrotate(I, 30);
base_points=[11 11; 41 71];
input_points=[14 44; 70 81];
cpselect(J, I, input_points, base_points);
Сопутствующие функции: CPCORR, CP2TFORM, CPSTRUCT2PAIRS, IMTRANSFORM.
В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу
I Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2002 г.)
II Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2004 г.) На первую страницу \ Сотрудничество \ MathWorks \ SoftLine \ Exponenta.ru \ Exponenta Pro E-mail: matlab@exponenta.ru Информация на сайте была обновлена 14.05.05 Copyright 2001-2005 SoftLine Co
Наши баннеры hotlog_js="1.0"; hotlog_r=""+Math.random()+"&s=58396&im=33&r="+escape(document.referrer)+"&pg="+ escape(window.location.href); document.cookie="hotlog=1; path=/"; hotlog_r+="&c="+(document.cookie?"Y":"N"); hotlog_js="1.1";hotlog_r+="&j="+(navigator.javaEnabled()?"Y":"N") hotlog_js="1.2"; hotlog_r+="&wh="+screen.width+'x'+screen.height+"&px="+ (((navigator.appName.substring(0,3)=="Mic"))? screen.colorDepth:screen.pixelDepth) hotlog_js="1.3" hotlog_r+="&js="+hotlog_js; document.write("") >