問題タブ [keypoint]

キーポイントが検出された画像を表示しようとしています。私のコードでは、キーポイントのリストを取得していますが、画像を画面に表示できません。私の問題は、画像を MAT からビットマップに変換することにあると思います。私が間違っていることは何ですか？

これが私のコードです：

目的:Surf descriptorsとopencv 2.4.9ライブラリを使用してブロブを一致させます。

アルゴリズム:次のリンクに基づく:ステップ

キーポイント検出の結果:次の画像では、キーポイントの数が非常に多く、重要なものは多くありません。ブロブを最もよく表すキーポイントの最適なサブセットを選択するにはどうすればよいですか? Surf 以外に良い方法はありますか? これらのブロブはバイナリです

指定した点の SIFT 機能を取得したい。これらのポイントは、KeyPoint Detector ではなく手動で取得されます。私の質問は次のとおりです。ポイントの位置しか知りませんが、サイズと角度の値についてはわかりません。この値はどのように設定すればよいですか?

これが私のコードです：

32x32 パッチの場合、KeyPoint のサイズ パラメータを 32 に設定する必要があります。この実装は合理的ですか？

SIFT、SURF、Fern、BRIFT、さらには進化アルゴリズムについても読みました。しかし、これらのアルゴリズムのどれが最適かはわかりません。だから私はあなたの助けが必要です。もちろん、各アルゴリズムには独自の利点があることを知っているので、分類するための鍵を次に示します。

• トレーニング/認識フェーズで最も速いのはどれですか?
• 実行時のメモリ消費量が最も少ないのはどれですか?
• 3Dオブジェクトを検出するために実装できるのはどれですか?

ありがとう、そして私の下手な英語でごめんなさい。私の場合、既知の物体を認識するアプリケーションをスマートフォンに実装したいと考えています。

Androidアプリで使用されるSVMを後でトレーニングできるように、機能を抽出しようとしています。記述が簡単で時間を節約できるため、機能を見つけて抽出するために python を使用しています。私の問題は、機能が多すぎて、最良の機能だけを取得する方法がわからないことです。OpenCVのC++ APIにretainBestというメソッドがあるのを見つけたのですが、pythonでは見つけられませんでした。どうすればよいかアドバイスいただけますか？

これは私が使用するコードです：

元の画像:

そして結果の画像：

私の目標は、ハンドルを検出することです。

この質問に対する答えが得られなかった後、私はいくつかの興味深い解決策に出くわしました。

この投稿の Robust Matcher と、この投稿のCanny Detectorです。

をセットアップし、Canny Edge Detectorそのドキュメントを参照して、リンクした最初のページに示されているものを実装した後Robust Matcher、いくつかのロゴ/衣服の画像を取得し、2 つを組み合わせてある程度の成功を収めました。

しかし、他の非常によく似たケースでは、それはオフでした:

上記と「まったく」同じデザインの別のロゴ画像、同じ服の画像。

それで、与えられた画像の特定の領域を定義する画像上のいくつかの特定のポイントを一致させる方法はありますか?

したがって、画像を読み込んでからすべてのマッチングを行う代わりに、keypoints「悪い」keypointsなどを破棄します。ある画像が別の画像とどのように関連しているかをシステムに認識keypointさせ、ある画像で正しい一致を破棄することは可能ですか?隣り合っているのに、全く別の場所にいる？

(左の画像ではライトブルーとロイヤルブルーの「マッチ」が隣り合っていますが、右の画像では完全に別の部分でマッチしています)

編集

ミカのために

（ペイントで追加された）ホワイトボックスの中央に「長方形」が描かれています。

ホモグラフィ出力

わずかに異なる入力シナリオ (絶えず変化するため、上記の画像を完全に繰り返すための正確な条件を把握するには時間がかかりすぎます) が、結果は同じです:

問題の画像:

画像の特徴は MAT ファイルからしか取得できませんが、位置、方向、スケールなどの他の情報も必要です。これらの情報を取得するにはどうすればよいですか、誰かそのコードを提供できますか? 前もって感謝します。

たとえば、OpenCV を使用する場合、キーポイントの検出に SIFT や SURF などのアルゴリズムがよく使用されます。私の質問は、実際にこれらのキーポイントは何ですか?

それらが画像内のある種の「関心のあるポイント」であることを理解しています。また、それらがスケール不変で循環していることも知っています。

また、オリエンテーションがあることはわかったのですが、これが何なのか理解できませんでした。それは角度ですが、半径と何かの間ですか？説明してもらえますか？最初に必要なものはもっと単純なもので、その後は論文を理解しやすくする必要があると思います。

少年、助けが必要ですか！

検出されたキーポイントを反復処理して、各キーポイントの x、y、およびサイズ フィールドにアクセスする必要があります。私が使用しているコードは、ほとんどすべてチュートリアルからコピーされています。

これは、私が問題を抱えているコードのセクションです。

そして私が得る出力。

私は12のキーポイントを取得します。imshow は正しいように見え、12 個のキーポイントが表示されます。しかし、最初のキーポイントの cout を見ると、x と y の値はソフト NAN です。最初のサイズが正しいです。次の 11 個の x、y、およびサイズの値はすべて正しいです。

最初のキーポイント x と y の値が NAN なのはなぜですか? おそらく間違ってアクセスしていますが、試したすべての結果が同じです。

助けてくれてありがとう。バリー。