opencv sift 알고리즘, findHomography에서 자신감을 얻는 방법

Question

iPhone 용 응용 프로그램을 만들려고하는데 OpenCV 및 iOS 용 새 개발자입니다. 나는 50 개 이상의 물체 이미지를 가지고 있는데, 나는 카메라로부터 하나의 장면 이미지를 가지고있다. 매번 나는이 장면들 중 하나를 가지고 있습니다. 나는 sift 알고리즘을 통해 하나의 객체를 찾을 수 있었지만 어떤 객체가 매우 유사하기 때문에 객체들과 비교할 자신감을 계산할 수있는 방법을 찾지 못했습니다. findHomography 함수를 사용했지만 여전히 자신감을 얻는 방법을 모릅니다. 오픈 CV 라이브러리에서 이걸 찾았습니다.

struct CV_EXPORTS MatchesInfo 
{ 
    MatchesInfo(); 
    MatchesInfo(const MatchesInfo &other); 
    const MatchesInfo& operator =(const MatchesInfo &other); 

    int src_img_idx, dst_img_idx;  // Images indices (optional) 
    std::vector<DMatch> matches; 
    std::vector<uchar> inliers_mask; // Geometrically consistent matches mask 
    int num_inliers;     // Number of geometrically consistent matches 
    Mat H;        // Estimated homography 
    double confidence;     // Confidence two images are from the same panorama 
}; 

그러나 나는 그것을 사용하는 방법을 모릅니다.

감사합니다.

Answer 1

함께 작업하는 이미지의 몇 가지 예를 제공해야합니다. SIFT는 자신이하려는 일에 적합 할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 이 작업에는 여러 가지 접근 방식이 있습니다.

호모 그라피는 기본적으로 평평한 물체 (또는 먼 곳의 물체)와 물체가 평면이 아니기 때문에 정확하다는 것을 의미하는 P2에서 P2의 가역적 인 매핑입니다.

이 신뢰도를 측정하는 데는 여러 가지 방법이있을 수 있습니다. 근본적으로 중요한 것은 동질화 (homography)를 지원한다는 것입니다 (즉, SIFT 성냥 전체에서 RANSAC이 선택한 호모 그래피 중 몇 점을 선택했는지). 그리고이 'inlier'점이 호모 그래피에 얼마나 잘 매핑되어 있는지. 점수를 찾으려면 호모 그래피를 사용하여 점을 두 번째 이미지에 투영하고 원래 점에서 재 투영 한 누적 거리를 찾으십시오. 점수가 낮을수록 점수가 더 높아집니다. 점수가 더 많으면 더 좋은 점수를 얻습니다. 원하지 않는 점수가 더 많으므로

호프가 도움이 되었으면합니다. 알렉스

Answer 2

개체 간의 신뢰를 찾고 싶다면. 나는이 다음 단계가 도움이 될 생각 :

을 (당신은 호모 그래피 행렬을 언급하기 때문에, 그래서 그것을 평면 객체 생각)

장면 이미지를 비교

각 평면 객체 이미지에서

1. 추상적 인 SIFT의 키포인트 일치하는 키포인트에 의해 오브젝트 이미지와 함께.

2. 일부 개체 이미지의 경우에는 그 사이에 호모 그래피 행렬을 찾을 수 없습니다. 다른 것들은 그들 사이의 호모 그래피 매트릭스를 찾을 수 있고, 함수 워 퍼스펙트 **와 아마도 관련있는 호모 가피 매트릭스를 사용하여 오브젝트 이미지를 장면 이미지로 변환 할 수 있습니다.

3. 템플릿 일치를 사용하여 장면 내부의 개체를 찾을 수 있으며 신뢰도 값을 얻을 수 있습니다.

귀하의 문제를 해결하기 바랍니다.