平面オブジェクト検出アルゴリズム FERN を実行しようとしています。これが私が使用しているコードです。私の質問は、誰かが私の過ちと、どのようにシダを正しく訓練する必要があるかを教えてくれるかどうかです.
最初に、FAST 特徴検出器の助けを借りて、参照画像のキーポイントを取得しました。これが完了したら、FernDescriptorMatcher を初期化し、キーポイントを含む画像を追加して、train 関数を呼び出します。何か問題でも？
FernDescriptorMatcher fern;
fern.add(images,keypoints);
fern.train();
その後、トレーニングしたオブジェクトを含む別の画像を読み込み、キーポイントを取得して、一致関数を呼び出してそれらを一致させることができます。
fast.detect(testimage,keypoints_testimage);
fern.match(testimage,keypoints_testimage,correspondence);
私が理解していないのは、一致機能が訓練機能と同じ時間を要し、実行可能な結果がない理由です。では、FernDescriptorMatcher クラスを正しく使用するにはどうすればよいでしょうか。
誰かがそれを正しく使用する方法を教えてもらえますか?