OpenCV | SIFT SURF | 해시 | 이미지 검색

Question

나는 이미지 처리와 이미지 매칭에 매우 익숙하며 매우 명확하게 이해하지 못한다. 내가해야할 일은 입니다. a) 이미지를 가져옵니다. b) SIFT, SURF가 더 적합합니다. c) MD5 또는 SHA1과 같은 해시를 만듭니다. d) 데이터베이스에 저장하고 검색합니다. 비슷한 경우 다른 이미지.

Bascially (A Tineye)

난 OpenCV/SURF How to generate a image hash/fingerprint/signature out of the descriptors? 함. 나는 또한 pHash를 확인하고 opencv simple_matcher.cpp를 통해 SIFT SURF를 실행하려고 시도했습니다.

기하학적 인 해싱/로컬 민감한 해싱에 대해서는 약간 읽었지만 올바른 방향으로 가고 있는지 확실하지 않습니다.

SIFT/SURF (OpenCV)에서 추출한 기능으로 어떻게 해시를 만들 수 있습니까? 누군가가 따라야 할 간단한 단계 나 앞으로 나아갈 수있는 참조를 말할 수 있다면 감사 할 것입니다.

Answer 1

좋아, 다양한 수준의 복잡성으로 이미지를 일치시키는 훌륭한 방법이 있습니다. 나는 당신이 묘사하고 구현하기가 정말 간단하다고 생각하는 의견을 제시 할 것입니다 (당신이 CV에 초자연적이라고 말했기 때문에 :)).

1 컴퓨터의 이미지에
1. 계산 스파 스 또는 밀도 SURF 기능
2. 어휘 만들기
3. 이 어휘 (NN)
에 기능을 할당합니다 (임의의 하나를 생성하는이 작업은 아마 충분히도 좋다)
4. KD는 트리 빌드 (가장 가까운 이웃을 위해 사용하는) 또는
5. 가 컴퓨터 2의 이미지에 분류를 적용 (합계와 같은) 일부 분류 내용

(어휘에 서핑을 계산하고 할당 가진 후)

동일한 이미지가 가장 높은 분류 점수를 생성합니다.

내가 더 빠르고 해싱 방식에이 접근법을 제안한 이유는 ~ 500 정도의 이미지에 대해 성능 문제가있을 가능성이 적고 opencv (bagofwords_classification.cpp)에 좋은 예가 있기 때문입니다.), 원하는 것을 성취하기 위해 단계별로 따라갈 수 있습니다.