opencv - opencv での特徴マッチングのサンプル画像

Question

というわけで、サーフィンとホモグラフィーに関する opencv のこのコード サンプルをたどっていたのですが、そのような実験に必要なトレイン サンプルに興味がありました。下の box.png と box_in_scene.png にある 2 つの画像をダウンロードして、このコードの正確性を検証しました。問題ありませんでした。ここで、このコードを自分のイメージでテストしてみました。左側はフラッシュ ドライブのイメージで、右側は USB ドライブ付きのハサミのイメージです。テスト イメージ (はさみと USB ドライブ) で長方形のボックスを取得できませんでした。 . ただし、別の列車のサンプルを取得すると、コードが機能していることがわかります。たとえば、左側に紙箱があり、ベッドシーツと紙箱が混在しているこのサンプルです。 . さて、私の質問は、良い応答を得るためにどのようなトレーニング画像に頼るべきか、またはテストサンプルとして選択した風景と関係があるかということです. また、テスト ケースとしてビデオ サンプルを選択した場合、より応答性の高い結果を受け取ることができるでしょうか。ありがとう 。

Answer 1

2 回目のテストが良いと思ったら、それは間違いです。彼らのサイトで見ることができる通常 の 2 つの写真のキーポイントを参照してください。それらは間違って一致しています。この作品でマッチングが一番大変だと思います。今、私はこれを数学的に改良しようとしていますが、まだ良い結果はありません:(

一致するサンプルの最も一般的なケースをグーグルで検索できますが、良い結果を得るにはもっと良いものが必要です。

要件について: シーンに配置できるオブジェクトは 1 つだけです。背景のないサンプルのみのオブジェクトがある場合に適しています。アルゴリズムはスケーリングに対して不変ですが、サンプルが非常に小さく、シーンが非常に大きい場合、少なくともキーポイントの数に問題があります。

Answer 2

サンプルに問題はありません。ただし、サンプルが一致するシーンは動的なもの、つまりライブ ストリームである必要があります。ホモグラフィーを描くことはそれほど単純ではありません。緑色の四角形を描画するには、十分な数のインライアが必要ですが、usb とはさみの例では明らかに不足しています。