openCV Surf 추적기를 사용하여 두 이미지의 정확한 지점을 찾습니다. 아시다시피, Surf는 두 이미지에서 많은 기능 지점을 반환합니다. 내가하고 싶은 일은이 특징 매개 변수를 사용하여 일치하는 것이 정확히 정확한지 (진정한 긍정적 인 일치)를 찾는 것입니다. 내 응용 프로그램에서 나는 진정한 긍정적 인 일치가 필요합니다.openCV에서 SURF의 정확한 일치를 찾으십시오.
이러한 매개 변수는 존재 : 헤센, 라플라시안, 거리, 크기, 디렉터리.
이 매개 변수를 사용하는 방법을 모르겠습니까? 정확히 일치하는 거리가 멀거나 헤센보다 많습니까? 라 플라 시안이 도와 줄 수 있니? 크기 또는 dir 도움이 될 수 있습니까?
정확한 일치 항목 (진정한 긍정)을 찾는 방법은 무엇입니까 ??
제가 게시하려고하는 답변은 정확하게 예상대로 작동하는지 여부를 확인하기 위해 테스트하지 않았기 때문에 제 추측입니다. opencv에 의해 반환 된 3 개의 무작위 후보 특징 점 사이의 상대 극점 거리를 비교하고 템플릿의 상대 지점과 비교하여 (특정 오류가 있음) 진정한 긍정적 인 가능성을 계산할 수있을뿐만 아니라 각도와 일치하는 패턴의 척도.
건배!
분명히 어떤 점이 진정으로 일치하는지 100 % 확신 할 수 없습니다. SURF 매개 변수를 조정하여 (성능 비용으로) 긍정을 높일 수 있습니다 (일부 링크 here 참조). 실제 작업에 따라 견고한 알고리즘을 사용하여 이상 치를 제거 할 수 있습니다 (예 : 모델 피팅의 종류를 수행하는 경우 RANSAC). 또한 Erfan이 말했듯이 공간 정보를 사용할 수 있습니다 ("탄력적 인 묶음 그래프 매칭"및 Spatial BoW 참조).
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를 사용하여 이미지 기술자들 사이 쿼리 설명을위한 2 NN 검색을, 다음과 같은 조건 -
경우 거리 (첫 번째 경기) < 0.6 * 거리 (두 번째 경기) 첫 경기는 "좋은 경기"입니다.
가양 성을 걸러 낼 수 있습니다.
이것은 비율 테스트 (Ratio Test)라고 불리며, 보통'<= 3 * min_dist'보다 낫습니다. –
기사를 찾을 수 없습니다. –
"탄력있는 무리의 그래프 매칭"과 [Spatial BoW] (http://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model_in_computer_vision#Limitations_and_recent_developments)를 확인하십시오. – Cfr