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OpenCV 2.4.3 の FREAK 関数について質問があります。FREAK の定義では、次のように述べています。

FREAK( bool orientationNormalized = true,
       bool scaleNormalized = true,
       float patternScale = 22.0f,
       int nOctaves = 4,
       const vector<int>& selectedPairs = vector<int>());

「パターンスケール」とは正確にはどういう意味ですか? FREAK の論文では、「スケール」については何も見つかりませんでした。FREAK のガウス分布のカーネル サイズはどのように決定されますか? BruteForce Matcher のマッチング ペアは、パラメータ「patternScale」に依存するため、これを尋ねています。

デフォルトのままにしておくと、マッチャーはいくつかのキーポイントを見逃し、それらは一致しません。ただし、1.0 に変更すると、マッチャーはすべてのポイントに一致します。理由を知っている人はいますか？

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そこで、FREAKコンストラクターを取り巻くコードと、OpenCV独自の回答サイトでpatternScaleパラメーターをどのように使用するかについて少し洞察します。

http://answers.opencv.org/question/5360/freaks-patternscale-parameter-tuning/

それは、キーポイントを「食べる」ことについてのこの投稿と組み合わされています（あなたが経験しているものと同様です）

これは、patternScaleが元のパターンのルックアップキーポイントを「スケールアップ」するために使用されていることを示しているようです。画像自体のサイズを超えて拡大縮小すると、計算から除外されます。

于 2013-03-05T23:53:39.460 に答える
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「パターンスケール」とは正確には何を意味しますか?

見つかったキーポイントの周りに、テストを実行するためのパターンが構築されます。紙を調べると、この人間にインスパイアされたパターンが表示されます。patternscale は、このパターンの大きさを定義します。

FREAKのGaussianのカーネルサイズは決まっていないのですか?

はい。そう思うでしょう。

さらに、OpenCVのソースコードを見ることができます。

于 2013-03-08T10:36:38.173 に答える