ほとんどが同様の機能と 1 つのテンプレートを共有する 1000 個の大きな画像があります (下の上部の画像)。私の目的は、これらの画像でテンプレート (下の画像) に最も近いパターンを見つけることです。ただし、これら 1000 枚の画像すべてを使用して、それらすべてを検索するのは手頃な価格ではありません。したがって、これらの 1000 枚の画像のどれを類似度の計算に使用するかを決定する方法を探しています。つまり、どちらがより有益かということです。
解決策はありますか？
ありがとう。
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Scale Invariant Feature Transformsを検討してください。これは、テンプレートでどれだけ多くの機能を認識できるかによって異なります。ただし、原則として、これには次のような戦略があります。
- テンプレート内の機能を識別する
- すべての画像のすべての特徴のデータベースを特定して入力する
- そのデータベースを検索して、テンプレートで以前に識別された機能を探します
このアルゴリズムは、ほとんどのアフィン変換 (スケーリング、回転、部分的なオクルージョンを含む) の下でも機能を識別するため、目的には寛容すぎるかもしれませんが、一方で、このような既存の実装を見つけることができる場合があります。.
于 2013-05-03T06:59:19.930 に答える