画像 (または画像の一部) が含まれているかどうかを写真で確認するために、OpenCV の BRISK 実装 (C++ 用) を使用しようとしています。データベース内の一連の画像を使用して、対応する最適な画像を選択したいと思います (または、すべての画像が十分でない場合はエラー メッセージが表示されます)。
だから、私は今のところOpenCVをテストしています。フレームワークに含まれているサンプル (matching_to_many_images) を単純に取得し、検出器と記述子を SURF から BRISK に変更しました。
しかし、私は奇妙な結果を持っています。これらはマッチングの結果です (BruteForce Hamming):
1作目は全然違うシーンだけど、お見合いが盛りだくさん！2 番目のものでは、シーンはかなり似ていますが、一部の一致が間違っています。
これはパラメーターの問題だと思います。BRISK のデモ ビデオでは、結果が重要であるためです。
SIFT、SURF、BRISK、またはその他のローカル ディスクリプタを使用してフィーチャ間のマッチングを行う場合、通常、誤った初期一致が多数発生します。
これらの最初の一致の多くは、あいまいな機能または背景の乱雑さから生じる機能のために正しくありません。[スケール不変のキーポイントからの特徴的な画像の特徴から]
次のステップは、2 つの画像間の共通の変換にすべてが一致する一致のサブセットのみを選択することです。これは、スケール不変のキーポイントからの特徴的な画像の特徴のセクション 7.3 および 7.4 で説明されています。
BRISK の OpenCV ドキュメントを見たことがありますか? 現在使用しているパラメーターはわかりませんが、パターンだけでなく、しきい値とオクターブも指定できます。http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/feature_detection_and_description.html#briskのドキュメント
また、別の特徴マッチング アルゴリズムを試すこともできますが、BRISK 論文ではハミング距離も使用しているようです。
最後に、間違った機能の一致があることはそれほど予想外ではありません。さまざまなシーンやさまざまな機能パラメーターを試して、結果がどうなるかを確認してください