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私は現実世界の 2 つのイメージを持っています。(重要) ある現実世界から別の現実世界への変換についておおよそ知っています。テクスチャの問題により、2 つの画像間で十分な一致が得られません。SIFt を使用してより多くの正確な一致を取得するために、変換情報をどのように考慮に入れることができますか。どんなアイデアでも役に立ちます。

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変換がわかっている場合は、変換を適用してから、変換されたイメージに SURF/SIFT を適用します。これは、大規模なパースペクティブの変更全体で機能記述子/マッチャーの堅牢性を拡張する標準的な方法の 1 つです。

于 2011-03-21T19:31:02.757 に答える
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他の代替手段を試しましたか？SIFT が答えだと確信していますか? まず、OpenCV は SIFT などのツールを提供します。(現時点では、OpenCV について十分に語ることはできません)。

この問題を解決する場合、まず次のことを試します。

  1. 2 つの画像をダウンサンプリングして、「テクスチャ」の影響を減らします。つまり、cvPyrDown です。
  2. エッジ検出など、いくつかの機能検出を実行します。OpenCV は、Harris コーナー検出器などを提供します。詳細については、Google「cvGoodFeaturesToTrack」を参照してください。
  3. 変換に十分な自信がある場合は、先験的な情報を利用して、変換された位置に対応する近隣のフィーチャを探します。

それでも SIFT や SURF を見たい場合は、OpenCV がそれらの機能も提供します。

于 2011-02-08T04:15:06.620 に答える
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別の選択肢があります：

sift パラメータでは、Contrast Threshold は 0.04 に設定されています。それを減らしてより低い値(0.02,0.01)に設定すると、 SIFT はより多くの十分な一致を見つけます。

SIFT(int nfeatures=0, int nOctaveLayers=3, double contrastThreshold=0.04 , double edgeThreshold=10, double sigma=1.6)

于 2012-11-13T00:34:31.210 に答える