SURF 特徴マッチングは多くの処理時間を費やすためです。そこで、SURF の処理時間を短縮するためにビットマップのサイズを変更することにしました。しかし、ビットマップを小さくすると、SURF の処理時間が短縮されるかどうかはわかりますか?
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確かに、これはほとんどの画像処理アルゴリズムを高速化する 1 つの方法です。
OpenCV では、パラメーター_nOctaveLayersとコンストラクター_nOctavesを指定することもできます。SURFこれらのパラメーターは、アルゴリズムが特徴点をチェックするさまざまなスケールの数を決定します。これらを減らすと、検出時間は速くなりますが、チェックされていないスケールで特徴点を見逃すことにもなります。
これらの高速化は、ポイントの検出に基づいています。SURFポイントの一致について厳密に話している場合、実行時間の最大の決定要因は画像内のポイントの数です。
于 2012-11-22T04:30:30.160 に答える
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オーブを試しましたか？orb サンプルの使用法は、samples/python2/plane_tracker.py の下にあります。私は電話で試したことはありませんが、PC では多くのターゲットに同時に素早く対応できますが、サーフは 1 つだけで苦労しています。
于 2013-01-11T08:47:43.897 に答える