問題タブ [sift]

2つの行列AとBがあります。それぞれに点の座標を持つ2つの列があります( x , y )。

mapping of points from A to Bポイント間のユークリッド距離が最小になるように計算する必要があります。

基本的に、私はsiftが画像に対して行うことをエミュレートしようとしていますが、ポイントを一致させるためにsiftが行う手順は実行しません...

したがって、Aのすべてのポイントについて、Bのすべてのポイントを使用してユークリッド距離を計算し、距離が最小の2つのポイントのマッピングを削除します。次に、AとBの両方が空になるまでこれを続けます。

誰かがこれを行うための最も効率的な方法を教えてもらえますか？

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誰かが私を助けてくれますか...私が直面している問題は、最初のマッピングとしてそれらの最小値を選択する前に、すべてのv/sすべての距離を計算する必要があるということです。次に、これをもう一度やり直す必要があり、計算が非常に長くなります...

これをMATLABで効率的に実行できる方法はありますか？

私は現在、Matlabを使用してSIFTに取り組んでいます。Scale-SpaceとDoGを実装しました。現在、キーポイントのローカリゼーションに取り組んでいます。最大値と最小値を抽出することができます。ここからどのように進めればよいですか？それに加えて、誰かが私のコーディングを検証することに興味がありますか？

OpenCVを使用してSIFTを実装したいと思います。私はそれに慣れていません、そして私はそれを適切に構成するのにいくらかの困難を抱えています。

私はOpenCV2.3.1とVisualStudio2010を使用しています。これに従って両方を構成し、そのデモで機能します。このSIFTデモを実行しようとすると、エラーLNK2019が発生します。その理由は、ライブラリへの依存が不完全なためだと思います。プロジェクトにcore.libとhighgui.libを追加しました。このSIFTデモに正確に何が必要かわかりません。

これが私が知りたいことです：

1. 上記のSIFTデモでは、エラーLNK2019を処理するためにどのライブラリが必要ですか？
2. 特定のプロジェクトにopencvライブラリを選択するにはどうすればよいですか？任意のヒント？
3. ほとんどの使用シナリオに共通のライブラリ依存構成はありますか？

ありがとうございました。

私は画像ライブラリを持っており、〜150の機能を持つ〜5000の画像があります。現在、約 300 の機能を持つ別の画像があり、ライブラリで最も類似した 5 つの画像を見つけたいと考えています。

ブルート フォースには約 300 * 5000 * 150 * 128 の操作が必要で、時間がかかりすぎます。そのため、ライブラリ内の各画像の機能用に kd ツリーを構築しました。これは、約 5000 kd ツリーを意味します。他のsiftライブラリが行ったように、近似最近傍のbbf検索を使用しました。しかし、パフォーマンスは、私の力ずくのアルゴリズムよりもさらに遅くなりました。私の実装のせいではないことを確認するために、他のライブラリのマッチングアルゴリズムを力ずくで修正したところ、それらのパフォーマンスも向上しました。

私の質問は、〜 5000 kd ツリーを 1 つのツリーに結合することは可能ですか? または、複数の画像を照合しながらパフォーマンスを向上させる他の方法はありますか?

私は OpenCV を学んでおり、opencv の公式サンプルから取得したこのサンプルを実行してみました。このサンプルでは、​​SURF を使用して既知のオブジェクトを見つけます。VS2010 プロジェクトを作成し、プロジェクトに以下を追加しました。

プロジェクトを正常にコンパイルできます。ただし、実行すると、次のエラーが表示されます。

プログラムをデバッグしたところ、 e60: 行でエラーが発生していることがわかりましたdouble dist = matches[i].distance。エラーが発生する理由がわかりません。誰でもこれを修正するのを手伝ってもらえますか?

私はSIFTアルゴリズムを実装しています。これを使用する目的は、一連の画像があり、「テンプレート画像」として保持している単一の画像との最適な一致を見つけたいということです。SIFTは一致とスコアを返します。ここで、「一致」は両方の画像で同じであることが判明した記述子を表し、「スコア」はユークリッド法によって決定されます。

今、私はテンプレート画像を使用してすべての画像の中で最も一致するものを評価する必要があるという点で立ち往生しています。2つの画像が完全に一致する場合、両方の画像の記述子の位置が同じであるため、「スコア」はゼロになることがわかりました。この画像が「スコア」または他の方法を使用してテンプレートに対して最良の一致または2番目に一致すると言えるようにするにはどうすればよいですか？

私は現在SIFTで作業しています。ガウス画像レイヤーと極値画像レイヤーの違いを生成していました。ヘッセ行列を使用して低コントラストのキーポイントを排除する方法を誰かに説明してもらえますか?

2004 年の論文「Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints」で、彼は XXX の関数として「再現性」の多くの図、たとえば図 3、4、および 6 を示しましたが、 「再現性」。

彼は実際に、8 ページの図 3 で「再現性」について簡単に説明しました。これは、「変換された画像の同じ位置と縮尺で繰り返し検出されるキーポイントの割合」です。

しかし、1)キーポイントを 1 つずつ確認するだけで、変換された画像でキーポイントが検出されたことをどのように知ることができますか? 何千ものキーピントがあるので、実用的ではないと思います。

2)キーポイントが同じ場所で繰り返し検出されるのはどれくらい近いと考えられますか? 3ピクセル、6ピクセル？または、まったくピクセル単位ではありませんか？

「スケール不変のキーポイントからの特徴的な画像の特徴」という論文をアップロードする方法がわかりません。リンクは次のとおりです 。 http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf

私はopenCVでプロジェクトを行っています.2つの画像をSIFTキーポイントと照合し、K最近傍検索を使用して同じ画像から適切に一致させました。ここで、k=2 です。

ここで、image2 で一致する SIFT キーポイントの座標値と、Image2 の対応するキーポイントの座標値を取得したいと考えています。どんな体でもこれで私を助けることができますか？ありがとう。

私は解決策を見つけます...それは非常に簡単でした...愚かな私...キーポイントをCvPointsに変換しただけで、そこから座標値を簡単に取得できます....

S. Heymann は 2007 年に GPU に SIFT アルゴリズムを実装しました。彼の論文はこちら http://wscg.zcu.cz/wscg/Papers_2007/Full/G03-full.pdf

次に、実装と比較するために彼のコードを実行する必要があります。Heymann の実装を実行していくつかの分析を行ったいくつかの論文を読んだので、彼のコードにアクセスできるようです。しかし、何日もググっても、Heymann のコードや実行可能プログラムが見つかりません。どこで見つけられるか誰か教えてくれませんか？