問題タブ [orb]

descriptor_extractor_matcher.cpp サンプルで次のコードを使用して、img1 の記述子 (Mat descriptors01) を計算し、それをディスクに書き込んでロードし直します (Mat descriptors1)。（キーポイントの手順は同じですが、コードはほとんど同じです...）

...

画像 2 のキーポイントと記述子が計算され、保存および読み込みなしで使用されます。

マッチングのために画像 1 にロードされたデータ (キーポイントと記述子) のみを使用しているため、記述子: descriptors1.

ケースを比較すると、
A) 上記のコードを使用して、計算、保存、および読み込みを行います。
B) 読み込まれたデータのみを使用する (計算を行わずに再度保存する)

キーポイントの写真と一致する記述子の写真でわかるように、一致については異なる結果が得られます。違いはないと思います...ここで何が欠けていますか? 2 つの画像を比較する必要がありますが、画像を保存されている一連のキーポイントとその記述子と比較することはできませんか?

もちろん、[detectorType] [descriptorType] [matcherType] [matcherFilterType] [image1] [image2] [ransacReprojThreshold] にも同じ値を使用しています ;)

どうもありがとう！

更新：

問題は記述子に依存しているようです。ロードされた記述子の操作は、SIFT と SURF では機能しますが、ORB とその他では機能しません。画像: ケース A と B の記述子が異なる結果:

カメラからいくつかのオブジェクト (車のハンドル、車のホイール) を認識する Android アプリを作成する必要があります。Haar 分類器を試してみましたが、成功せず、時間がなくなりました (これは学校のプロジェクトです)。そこで、別の方法を探すことにしました。私の目標 - ORB のためのいくつかの他の方法を見つけました。この回答で何をすべきかを見つけました。私の問題は、物事が頭の中でめちゃくちゃになっていることです。私が与えたリンクの質問からの答えを実装するために何をすべきかについて、段階的な答えを教えてください:

特徴点の抽出から KD ツリーのトレーニング、カメラからのすべてのフレームでの使用まで。

おまけの質問: 特徴点の定義を教えてください。さっぱり理解できなかったものです。ORBを使用すると検出が遅くなりますか? OpenCV がネイティブ android で使用できることは知っていますが、それによって処理が速くなるのではないでしょうか?

できるだけ早くこのアプリを作成する必要があります。助けてください！

Android と C++ の両方のオブジェクト認識に ORB と Bruteforce を使用しています。ただし、両方の言語で同じフローを使用すると、結果に一貫性がないか、異なるように見えます。たとえば、C++ を使用すると、android では 15 の一致があるのに対し、21 の一致が得られます。ちなみに、両方のテストで2つの同じ画像を使用しています。

C++ での私の実装:

Java の場合:

注：同じ入力から異なる結果を出している良い一致を数えています。

OnCameraFrame現在のフレームのキーポイントをチェックし、テンプレート画像のキーポイントとの適切な一致を見つけようとするネイティブ メソッドを呼び出し、どのインデックス付き画像が最も適切に一致するかを計算し、インデックスを返します。（物体認識アプリです）。問題は、動作が非常に遅く (3 ～ 4 fps、このメソッドを完了するのに 0.3 秒かかる)、10 ～ 20 フレーム後にSIGSEGV code=1エラーでクラッシュすることです。これはおそらくメモリ不足の問題だと思いますが、コードのどの部分がすべての RAM を消費しているのかわかりません。お役に立てれば幸いです。

編集:コードにリリース/削除を追加しましたが、今では次のようなエラーが発生 @@@ ABORTING: INVALID HEAP ADDRESS IN dlfreeします:0: gralloc_module_lock: Cannot lock buffer ID=55438 before register (0x0)

OpenCV 2.4.9.0 で知られているように、これらの機能検出器は次のとおりSIFT, SURF, BRISK, FREAK, STAR, FAST, ORBです。

• http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/feature_detection_and_description.html
• http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html

これらはすべて CPU で実装されていますが、GPU でのみ実装されていFASTますORB。http://docs.opencv.org/genindex.html

そして、知られているように、スケール/回転不変のものもあれば、そうでないものもあります:スケール不変の特徴抽出のための SURF と SIFT に代わる高速な方法はありますか?

これらは、スケール不変および回転不変です。

• ふるいにかける
• サーフ
• ブリスク
• フリーク
• 星

しかし、これらはスケール不変でも回転不変でもありません。

• 速い
• オーブ

GPU に実装され、スケール/回転不変の検出器はありますか?

それとも、GPU または OpenCL 上の OpenCV 3.0 に追加されますか?

この論文と多くの質問を読んだ後answers.opencv、ORB Bag Of Words のコード例があるかどうか疑問に思いました。SURFまたはSIFT例しか見つけることができませんでした。