問題タブ [flann]

大きな 3D ポイント データセット内の隣接ノードの正確な数を見つけようとしています。目標は、データセットの各ポイントが、指定された半径の領域内のすべての可能な近隣を取得することです。FLANNは、ブルートフォース検索と比較して、より低い次元のデータが正確な隣人を取得できることを保証しますが、そうではないようです。隣人はさらなる計算に不可欠であるため、正確な数が必要です。半径を少し大きくしてテストしましたが、これが問題ではないようです。FLANNまたは他のC++ライブラリを使用して正確な隣人を計算する方法を知っている人はいますか?

コード：

写真内のすべてのオブジェクトを検出するためにOpenCV、SIFTおよびを使用しています。Homography

私の全体像は次のようになります。

また、各ランプの向きがまったく同じでなくても、画像上のすべてのランプを検出したいと考えています。

私のモデル写真は次のようになります:

私はPythonでこのスクリプトを書きました:

このエラーが発生します：

アイデアはありますか？

編集 ：

想定された解決策で、私は正しいように見えるものを得ました。しかし、どうすれば写真の他のランプを検出できますか?

surfに基づく画像マッチングアルゴリズムを書いています。400 ヘッセ行列のしきい値で surf を初期化します。

フランマッチングを行いました。

しかし、実行が遅すぎます (大量の画像セットで)。次に、最初に軽いテストを行い、次に詳細なテストを行うことにしました。そこで、ヘッセ行列のしきい値を 1200 に変更しました。

今でははるかに高速です。

ただし、一部の画像では、次のエラーがスローされます。

opencvでflannのLSH実装を使用しようとしています:

descriptors1より正確には、 とdescriptors2を使用して LSH 距離を取得したいと考えていmatches[0].distanceます。

しかし、このコードを実行すると、次のようになります。

コードは非常に単純ですが、何が間違っていますか?