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私は Java Android 開発者ですが、C/C++ または Matlab 関数についてはあまり知りません。私のコードで行っている簡単なことは、sift/Surf 画像の詳細を作成し、詳細を .yml ファイルに保存することです。

ここに私がsiftを作成しているコードがあります 

vector < KeyPoint > keypoints;
Mat descriptors;
// Create a SIFT keypoint detector.
SiftFeatureDetector detector;
detector.detect(image, keypoints);
LOGI("Detected %d keypoints\n", (int) keypoints.size());
// Compute feature description.
detector.compute(image, keypoints, descriptors);

結果の記述子を ( .yml ) ファイルに保存し、後で OpenCV の FlannBasedMatcher を使用してその yml ファイルを比較する

ここに私のコードがあります

descriptors1 & descriptors2 は、.yml ファイルから作成された 2 つのマット オブジェクトです。

FlannBasedMatcher matcher;
vector<double> ee;
vector < DMatch > good_matches;
double good_matches_sum = 0.0;
vector < vector<DMatch> > matches;
matcher.knnMatch(descriptors1, descriptors2, matches, 2);
for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
   if (matches[i][0].distance < 0.8 * matches[i][1].distance) {

       good_matches.push_back(matches[i][0]);
       good_matches_sum += matches[i][0].distance;
    }
}

LOGI("good_matches_sum   %d s\n", good_matches_sum);
LOGI("the distance   k   %f s\n", good_matches_sum);

double score = (double) good_matches_sum / (double) good_matches.size();

LOGI("score   %f k   %d s\n", score, good_matches.size());

上記のコードの問題は、毎回異なる結果が得られることです.e

ここに私の2つの画像として

記述子1

記述子2

//first time run for two images
good_matches_sum   1006632960 
the distance   k   3054.279755 
scores   254.523313 k   12 s


//Second time run for same two images
good_matches_sum   -402653184 
the distance   k   2835.513489 
score score scores   257.773954 k   11 s


//Third time run for same two images
good_matches_sum   -1946157056 
the distance   k   2794.588959 
score score scores   254.053542 k   11 s

ポジティブな結果とネガティブな結果に基づいて、画像がよりスリムまたは類似していないと想定しています。しかし、このような毎回異なる結果では、画像が似ているかどうかわかりません。

私はOpencvとcについて知らないので、誰かが何か考えを持っているなら、修正されたコードを提案してください。ありがとう。

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2 に答える 2

-1

問題は上記のコードにあります。毎回異なる結果が得られることです

これは、FLANN マッチャーが近似最近傍を検出し、乱数を使用した初期化に基づいているためです。各実行で同じ答えを保証するには、乱数ジェネレーター (たとえば call srand(123456);)をシードするかBruteForceMatcher、遅いが常に最も正確な結果が得られる を使用します。

于 2015-04-30T13:26:35.190 に答える