이미지 기능과 관련하여 용어 설명자의 의미와 혼동되는 경우가 많습니다. 설명자는 점의 로컬 인접 지역에 대한 설명 (예 : 플로트 벡터)입니까, 설명을 출력하는 알고리즘 인 설명자입니까? 또한, 정확하게 feature-extractor의 결과는 무엇입니까?이미지 처리 (알고리즘 또는 설명)의 피처 설명자는 무엇입니까?
나는 오랫동안이 질문을 해왔다. 그리고 내가 생각해 낸 유일한 설명은 기술자가 알고리즘과 설명이라는 것이다. 특징 검출기는 특유의 포인트를 검출하는데 사용됩니다. 그러나 feature-extractor는 아무 의미가없는 것처럼 보입니다.
이 오해를 명확히하는 데 도움을주십시오. 고마워!
특징 검출기은 이미지를 취하여 이미지의 중요한 영역의 위치 (즉, 픽셀 좌표) 인 을 출력하는 알고리즘입니다. 예를 들어 corner detector은 이미지의 모서리 위치를 출력하지만 감지 된 기능에 대한 다른 정보는 알려주지 않습니다.
특징 기술자는 이미지를 출력 특성 기술자/특징 벡터 소요 알고리즘이다. 지형지 물 설명자는 재미있는 정보를 일련의 숫자로 인코딩하고 한 지형지 물을 다른 지형지 물과 구별하는 데 사용할 수있는 일종의 숫자 "지문"으로 작동합니다. 이상적으로이 정보는 이미지 변형에 따라 변하지 않으므로 이미지가 어떤 식 으로든 변형 되더라도이 특성을 다시 찾을 수 있습니다. 예를 들어 SIFT이 있는데, 이는 지역 인접 지역 그라디언트에 대한 정보를 특징 벡터의 번호로 인코딩합니다. 읽을 수있는 다른 예는 HOG 및 SURF입니다.
편집 :이 탐지기 기능에 올 때, "위치"또한 기능의 크기 나 규모를 설명하는 숫자를 포함 할 수 있습니다. 이는 "확대"할 때 모서리처럼 보이는 것이 "축소"될 때 모서리처럼 보이지 않을 수 있으므로 축척 정보를 지정하는 것이 중요하기 때문입니다. 따라서 (x,y) 쌍을 "이미지 공간"의 위치로 사용하는 대신 "축척 공간"에 위치로 삼중 (x,y,scale)을 사용할 수 있습니다.
아마도 도움이 될 수 있습니다. http://stackoverflow.com/questions/6832933/difference-between-feature-detection-and-descriptor-extraction?rq=1 – user1538798
빠른 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 혼동. – Richard