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OpenCV 2.4でいくつかのコードを開発していて、FREAK検出器をテストしたいのですが、コンパイルエラーが発生します。feature2d.hを含めていますが、これを修正するにはどうすればよいですか？

OpenCV2.4.2バージョンでリリースされたばかりのFreak記述子を使用するアプリケーションを開発しています。

ドキュメントには、次の2 つの関数のみが表示されます。

• クラス コンストラクター

• ややこしい方法selectPairs()

独自の検出器を使用してから、検出されたキーポイントを渡す FREAK 記述子を呼び出したいのですが、クラスがどのように機能するかが明確にわかりません。

質問：

厳密に使用する必要がありますselectPairs()か? 電話するだけでいいのFREAK.compute()？どちらがselectPairsを使用しているのかよくわかりません。

opencvでFreakを使用して機能を検出し、記述子を抽出してから、BOW語彙を構築し、各画像に対してBOWと一致するように語彙を使用しようとしています。あなたが知っている、全部。BOWはSIFTやSURFなどの他の記述子で使用できることは知っていますが、バイナリであるフリーク記述子をBOWで使用できるかどうかはわかりません。より具体的には、opencvがBOW語彙を構築するとき、k-meansクラスターを使用します。k-meansクラスターアルゴリズムがどの距離関数を使用するかは私にはわかりません。Freakのようなバイナリ記述子の場合、ハミング距離が唯一の選択肢のようです。

opencv k-meansは、距離を計算するときにユークリッド距離のみを使用するように見えます。独自のk-meansと独自の語彙マッチングを構築する必要があるようです。そこにいる賢い人は回避策を知っていますか？

ありがとう！

宿題のために FREAK 記述子の独自の実装をコーディングする必要があります。私は実際に元の論文を読みましたが、パターンがどのように構築されたかについての説明はありません.

OpenCVコードでは buildPattern() 関数が定義されていますが、パターン自体のビルド方法に関するドキュメントも不足しています。

私の質問は、パターンがどのように定義され、パラメータ (半径、シグマ、座標) がどのように選択されるかを知っている人はいますか?

私は、フリーク_デモ.cpp の例に従って、OpenCV の最新バージョンから非常に新しい記述子 FREAK を試してい ます。SURF を使用する代わりに、FAST を使用します。私の基本的なコードは次のようなものです：

• アルゴリズムは多くの一致を見つけますが、多くの外れ値があります。私は正しいことをしていますか？アルゴリズムを調整する方法はありますか?

私は OpenCV FREAK 記述子を扱ってきましたが、2 つの同様の方向とスケーリングされた画像で非常に素晴らしい一致結果を達成した後、スケーリングと回転された画像を試し始めました。

FREAK はスケール/回転に対して不変であるはずですが、私の結果はひどいものです。フリーク記述子パラメーターを調整しようとしました。

しかし、回転した画像のより解像度が高い部分で、いくつかの正しい一致を得ることができました。

回転した画像と異なるスケールの画像に合わせて FREAK を調整する方法はありますか?

FREAK記述抽出からの記述子のマトリックスがあり、各行は64要素の記述子です。

vector <int*>システム要件のため、このマトリックスからを作成する必要があります。私はこれまでこれを試しました：

これは正しいですか、それともこれのためのより良い方法がありますか？

OpenCV 2.4.3 c++ インターフェイスを使用して、2 つの画像間の一致点を見つけています。最初の試みは SURF を使用することでした。唯一の問題は時間がかかることなので、新しい FREAK エクストラクタを試してみました。検出に SURF を使用し、説明に FREAK を使用したところ、FREAK ではキーポイントの数が検出されたキーポイントのほぼ半分に減少し、結果の一致は十分ではないことがわかりました。それが理由で、より多くのキーポイントを取得するために FAST を試しました。結果：

1. SURF 検出器、SURF 抽出器、BFMatcher クロスチェック true、RANSAC: 70 キーポイントの最初の画像、50 キーポイントの 2 番目の画像、200 ミリ秒。250ms。15ms。15ms。
2. SURF 検出器、FREAK 抽出器、BFMatcher クロスチェック true、RANSAC: 39 キーポイントの最初の画像、30 キーポイントの 2 番目の画像 (FREAK 後)、200 ミリ秒、50 ミリ秒。、0ミリ秒、0ミリ秒。その結果、適切なマッチングが少なすぎます。
3. FAST 検出器、FREAK 抽出器、BFMatcher クロスチェック true、RANSAC: 120 キーポイント、90 キーポイント (FREAK 後の 69 および 48 キーポイント)、10 ミリ秒、450 ミリ秒、15 ミリ秒、10 ミリ秒。

その後、ORBFeatureDetector を使用し、FAST と同じ数のキーポイントを取得していますが、FREAK エクストラクタの後、結果のキーポイントは各画像で 0 です。私は何か間違ったことをしていますか？ORB のキーポイントは、FAST から取得したキーポイントとは異なりますか? これについて別の質問を開くこともできますが、最後の質問があります。SURF を使用した最初の実験と同じ結果を得ながら、処理時間を短縮するには、検出器と抽出器の最適な組み合わせは何でしょうか? FREAKを使用していますが、より多くのキーポイントを取得するにつれて、抽出部分にも時間がかかるためです。

FREAK を使用して記述子エクストラクタを作成しようとしています。しかし、次の行で： freakExtractor = cv2.DescriptorExtractor_create('FREAK')

次のようなエラーが表示されます。 freakExtractor = cv2.DescriptorExtractor_create('FREAK') AttributeError: 'module' object has no attribute 'DescriptorExtractor_create'

正確な問題と、このエラーが発生する理由を教えてもらえますか?

opencv 2.4.3およびpython 2.7でubuntu 12.10を使用しています。

Opencv を使用して Python で FREAK Descriptor を実装しようとしていました。ここに私が使用しているコードがあります:

これはFreak Descriptorを初期化する正しい方法ですか? 少しデバッグを行ったところ、インタプリタが記述子の計算に非常に長い時間がかかり、最終的にクラッシュすることがわかりました。キーポイントは適切に検出されます。奇妙なことに、動作することもあればクラッシュすることもあります。