Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。つのイメージを自動的に位置合わせする方法を示します。イメージの回転とスケーリングの検出というタイトルの別の例とよく似ています。プロセスを自動化します。使用して、歪んだイメージの回転角度および倍率を復元します。その後、歪んだイメージを変換して元のイメージを復元します。イメージの読み取りイメージをワークスペースに読み取ります。imshow(distorted)入力イメージのスケールと回転を変化させて実験できます。スケールの変更可能な量には制限があり、それを超えると特徴検出器が十分な特徴を検出できなくなります。両方のイメージで特徴を検出します。detectSURFFeatures(distorted);特徴記述子を抽出します。ptsDistorted);その記述子を使用して特徴をマッチングします。featuresDistorted);各イメージの対応するポイント位置を取得します。validPtsDistorted(indexPairs(:,2));ポイントの一致を示します。外れ値があることに注意してください。アルゴリズムを使用して、一致したポイントの組に相当する変換を生成します。これにより、変換行列の計算中に外れ値が削除されます。アルゴリズムでは無作為抽出が使われるため、変換の計算結果は変動することがあります。'similarity');変換行列の計算で使用した一致するポイントの組を表示します。使用して、スケールと角度を復元します。歪んだイメージから元のイメージへの変換は計算済みなので、歪みを復元するにはその逆変換を計算しなければなりません。respectively.逆変換行列を計算します。イメージのサイズ変更と回転」で選択したスケールと角度の値に一致しなければなりません。歪んだイメージを変換して元のイメージを復元します。画質と一致していません。イメージを縮小すると情報が失われます。境界線周辺が不自然になるのは、変換の精度が限られているためです。イメージ間で一致する特徴の検出」でより多くのポイントを検出していれば、変換の精度は高くなります。特徴検出器を補完できます。イメージの内容とイメージのサイズは、検出される特徴の数に影響を与えます。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。