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コレスポンデンス分析を行うためのOpenCV（またはJavaCVではさらに優れた方法）の方法を探しています。基本的に私は2つの異なる視点から撮った2つの画像を持っています。次に、2つの画像で対応するポイントを見つける必要があります。結果は次のようになります。

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/ca/Epipolar-geometry-church-result1-ransac.png/800px-Epipolar-geometry-church-result1-ransac.png

OpenCVにはこのための方法がありますか？

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絶対。さまざまな検出器とトラッカーを使用して、OpenCV の機能を追跡する方法は多数あります。

これをチェックしてください： http://docs.opencv.org/2.4.2/doc/tutorials/features2d/feature_flann_matcher/feature_flann_matcher.html

この質問は、ここスタックオーバーフローでも何度も尋ねられ、回答されていると確信しています。

于 2013-01-16T19:54:03.940 に答える
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スケール不変特徴変換 (または SIFT) は、画像内の局所特徴を検出して記述するためのコンピューター ビジョンのアルゴリズムです。このアルゴリズムは、1999 年に David Lowe によって公開されました。

オブジェクトの SIFT キーポイントは、最初に一連の参照画像から抽出され、データベースに格納されます。新しい画像の各特徴をこのデータベースと個別に比較し、それらの特徴ベクトルのユークリッド距離に基づいて一致する特徴の候補を見つけることにより、新しい画像内のオブジェクトが認識されます。FLANN を使用してキーポイントを一致させることができます。

SIFT は、スケール、回転、照明、および視点の不変です。SIFTはあなたにとって最良の選択です。OpenCV は SIFT を強力にサポートしています。http://docs.opencv.org/modules/nonfree/doc/feature_detection.html?highlight=sift

コード例が必要な場合は、こちらをご覧ください。http://jayrambia.com/blog/sift-based-tracker

于 2013-01-16T21:56:26.407 に答える