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私はopencvでキーポイントの検出とマッチングを行って2つの画像をつなぎ合わせています。

画像が小さい場合はうまくいきます。しかし、より大きな画像を扱う場合、検出されるキーポイントの数が増えるため、それらを一致させるのに多くの時間がかかります。しかし、画像をつなぎ合わせるために、それほど多くのキーポイントは必要ないようです。効率を上げるために、限られた数のキーポイントのみを検出する方法はありますか？

コードでは、SiftFeatureDetectorとSiftDiscriptorExtractorを使用して、キーポイントを検出し、記述子を抽出します。

よろしく。

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私のアドバイス：

画像のサイズを変更して画像を大幅に小さくしてから、特徴のマッチングを実行します。速い解決策（ホモグラフィ）ができたら、それを適用すると、次のマッチングよりもはるかに速くなります。

機能の量を簡単に制御する方法があります。しきい値を上げることができ、その結果、選択される機能が少なくなります。while（）ループでしきい値をラップすることもできます。特徴量がN未満になるまで（ただし、Mよりも大きくなるまで）しきい値を上げます。

私がここに投稿した完全なコード例を見てください：

C++で同様の画像のオフセット/スキュー/回転を計算します

于 2012-05-20T13:51:43.283 に答える