1.這篇介紹SURF檢測blob的函數。
函數/Functions
函數名稱：detectSURFFeatures
功能：利用The Speeded-Up Robust Features(SURF)算法檢測blob特征
語法：points = detectSURFFeatures(I);
points = detectSURFFeatures(I,Name,Value);
其中，其中，I為2-D灰度圖像，points為返回的SURF檢測算法檢測到的blob，Name必須為用單引號對包含的如下字符串名稱，Vaule為對應Name的值
| Name | Value |
|---|---|
| 'MetricThreshold' | 默認值為1000.0，取值較小時，返回更多檢測到的blob |
| 'NumOctaves' | 默認值為3，范圍為>=1的整數，表示所使用高斯濾波器的序列，越小時，所使用的高斯濾波器的序列的窗口大小越小，能夠檢測到的Blob的尺度越小，典型值為1-4 |
| 'NumScaleLevels' | 默認值為4，范圍為>= 3的整數，表示對應NumOctaves取值的高斯濾波器的個數，典型值為3-6 |
| 'ROI' | 默認為[1,1,size(I,1),size(1)]，表示進行角點檢測的圖像區域 |
| Octave | FilterSize |
|---|---|
| 1 | 9x9,15x15,21x21,27x27,...（相差為6） |
| 2 | 15x15,27x27,39x39,51x51,...（相差為12） |
| 3 | 27x27,51x51,75x75,99x99,...（相差為24） |
| 4 | ...（相差為48） |
~~ surf的matlab程序如下
clc
%讀取圖像
I1= imread('info_surf01.jpg');
I1=imresize(I1,0.6); %imresize 將原來的圖像縮小原來的一般
I1=rgb2gray(I1); %把RGB圖像變成灰度圖像
%figure
%imshow(I1)
I2= imread('info_surf03.jpg');
I2=imresize(I2,0.6);
I2=rgb2gray(I2);
%figure
%imshow(I2)
%尋找特征點
points1 = detectSURFFeatures(I1,'MetricThreshold',100); %讀取特征點
points2 = detectSURFFeatures(I2,'MetricThreshold',100);
%Extract the features.計算描述向量
[f1, vpts1] = extractFeatures(I1, points1);
[f2, vpts2] = extractFeatures(I2, points2);
%Retrieve the locations of matched points. The SURF feature vectors are already normalized.
%進行匹配
indexPairs = matchFeatures(f1, f2, 'Prenormalized', true) ;
matched_pts1 = vpts1(indexPairs(:, 1)); %這個地方應該是對他進行取值吧 這個應該是啊吧他們做成一個數組
matched_pts2 = vpts2(indexPairs(:, 2));
%顯示匹配
figure('name','匹配后的圖像'); showMatchedFeatures(I1,I2,matched_pts1,matched_pts2,'montage'); %總共找了39個特征點
legend('matched points 1','matched points 2');