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私の質問は、OpenCV の機能検出を使用して、ソース イメージ内のさまざまなテンプレートを認識できますか? 私のテンプレートが道路標識だとしましょう。

ORB を使用していますが、これはトラッカー固有の質問ではありません。

機能検出を使用しない私の基本的なアプローチは次のとおりです。

  • 画像の準備 (フィルタリングなど);
  • オブジェクトが配置されている可能性のある ROI を検出します。
  • ROI のサイズをテンプレートのサイズに変更し、持っている各テンプレートと比較します (つまり、テンプレート マッチング)。
  • 比較後の最大相関は、私が探しているオブジェクトです。

しかし、特徴検出では、テンプレート セット内の各画像と、オブジェクトが配置されている可能性のある ROI のキーポイントと記述子を検出しますが、マッチャーは ROI にあるすべての記述子の距離を返します。

これを ROI とテンプレートの相関関係と結びつけることはできません。言い換えれば、ROI 画像とテンプレート画像が同じオブジェクトであるかどうかを、マッチャーによって提供される情報に基づいて判断することはできません。

つまり、より具体的には、私のアプローチが間違っていて、ソース画像内の1つのテンプレートオブジェクトを検出するために機能検出器が使用されているか(これは私が必要としているものではありません)、または機能検出の基本的な概念を理解していないため、助けが必要です。

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あなたは2つの側面を見逃しているかもしれません。1つは、RANSAC + homographyなどの方法を使用して、フィーチャマッチングの外れ値を削除することです。2番目のポイントは、テンプレートのコーナーをシーンに投影して、画像の「長方形」を作成することです。また、正しい検出のために最小と見なすインライアの数に関するしきい値を定義する必要があります。

機能検出を使用してオブジェクトを検索する方法については、このチュートリアルを確認してください。

于 2012-12-19T17:30:01.420 に答える
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「opencv2 コンピュータ ビジョン アプリケーション プログラミング クックブック」という本を紹介します。

関連する章を参照するだけです。

于 2013-10-24T11:24:31.830 に答える