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この回答では、「// 5. RANSACを使用して一致を検証する」直前までのすべてを理解しています。

私のコードでは、ransacTest の部分を除いてそのコードを使用しています。間違った「一致」が多すぎる、および/またはコードが見つけたオブジェクトの周りの長方形が歪んでいるという問題に直面しています。

//Template image's corners 
obj_corners[0] = cvPoint( 0, 0); 
obj_corners[1] = cvPoint( best_img.cols, 0 );
obj_corners[2] = cvPoint( best_img.cols, best_img.rows ); 
obj_corners[3] = cvPoint( 0, best_img.rows );

obj.clear();
scene.clear();
for ( int i = 0; i < best_matches.size(); i++ )
{
    //Get the keypoints from the good matches
    obj.push_back( best_img_keypoints[ best_matches[i].queryIdx ].pt ); // Template image
    scene.push_back( frame_keypoints[ best_matches[i].trainIdx ].pt ); // Frame 
}

// -----Find homography----- //
std::vector<uchar> outlier_mask; //I don't use this line
cv::Mat H = findHomography( obj, scene, CV_RANSAC, reprojThres, outlier_mask);
cv::perspectiveTransform(obj_corners, scene_corners, H);

a) 基本行列を使用する場合、findHomography と perspectiveTransform を使用できますか?

b) 上記の行に何か問題がありますか?

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私はあなたと同じ問題を抱えていました。symMatches を good_matches (best_matches) と見なすことで問題を解決しました。

if (good_matches.size() > 3){
    //-- Localize the object
    std::vector<Point2f> obj;
    std::vector<Point2f> scene;

    for (int i = 0; i < good_matches.size(); i++)
    {
        //-- Get the keypoints from the good matches
        obj.push_back(keypoints_object[good_matches[i].queryIdx].pt);
        scene.push_back(keypoints_scene[good_matches[i].trainIdx].pt);
    }

    Mat H = findHomography(obj, scene, CV_RANSAC);

    //-- Get the corners from the image_1 ( the object to be "detected" )
    std::vector<Point2f> obj_corners(4);
    obj_corners[0] = cvPoint(0, 0); 
    obj_corners[1] = cvPoint(img_object.cols, 0);
    obj_corners[2] = cvPoint(img_object.cols, img_object.rows); 
    obj_corners[3] = cvPoint(0, img_object.rows);
    std::vector<Point2f> scene_corners(4);

    perspectiveTransform(obj_corners, scene_corners, H);

それはあなたにとってもうまくいくはずです。

于 2016-07-13T19:59:21.603 に答える