sift

___ tag123c ___ C ++ ist eine universelle Programmiersprache. Es wurde ursprünglich als Erweiterung von C entworfen und behält eine ähnliche Syntax, ist aber jetzt eine völlig andere Sprache. Verwenden Sie dieses Tag für Fragen zu Code, der mit einem C ++ - Compiler kompiliert werden soll. ___ tag123opencv ___ OpenCV (Open Source Computer Vision) ist eine plattformübergreifende Bibliothek von Programmierfunktionen für die Echtzeit-Bildverarbeitung. Es wurde 1999 offiziell von Intel ins Leben gerufen und wird nun von Itseez unterstützt. Verwendet werden: Mensch-Computer-Interaktion; Objektidentifikation, Segmentierung und Erkennung; Gesichtserkennung; Gestenerkennung; Bewegungsverfolgung, Bewegung Verständnis; Stereo- und Multikamera-Kalibrierung und Tiefenberechnung; Mobile Robotik. ___ tag123imageprocessing ___ Alles, was mit digitaler Bildverarbeitung zu tun hat, d. h. die Theorie und die Techniken, die verwendet werden, um Informationen aus digitalen Bildern zu extrahieren oder zu manipulieren. ___ tag123Shift ___ Skalierungsinvariante Feature Transformation (SIFT) ist ein Algorithmus in der Computer Vision, um lokale Merkmale in Bildern zu erkennen und zu beschreiben. Dieses Tag dient zur Programmierung von Fragen im Zusammenhang mit der SIFT-Implementierung oder von Programmen, die den SIFT-Algorithmus für Computer-Vision-Anwendungen verwenden. ___ answer16396932 ___

Ich hatte dasselbe Problem für SIFT. Ich habe knmatcher (K ​​= 3) benutzt. und befolgte das folgende Verfahren iterativ

%Vor%     
___ qstnhdr ___ Versuch, zwei Bilder mit sift in OpenCv zu vergleichen, aber zu viele Übereinstimmungen ___ qstntxt ___

Ich versuche, ein Programm zu implementieren, das zwei Bilder eingibt, eines ist ein Bild einer Box allein und eines, das die Box in der Szene enthält. Grundsätzlich soll das Programm Schlüsselpunkte in diesen beiden Bildern finden und die Bilder mit angepassten Schlüsselpunkten zeigen. Am Ende erwarte ich ein angehängtes Bild von zwei Eingabebildern zusammen mit ihren übereinstimmenden verbundenen Schlüsselpunkten. Mein Code ist wie folgt:

%Vor%

Das Problem ist, es gibt zwei viele Übereinstimmungen als erwartet. Ich habe versucht, das Programm zu debuggen und schaute, was in den Vektoren der Schlüsselpunkte ist und so weiter, alles scheint in Ordnung zu sein, zumindest denke ich, dass sie sind, die Schlüsselpunkte werden mit Ausrichtung usw. erkannt.

Ich benutze OpenCV v2.3 und überprüfte seine Dokumentation für die Arten der Klassen, die ich benutze und versuchte, das Problem zu lösen, aber das hat nicht funktioniert. Ich arbeite seit 3 ​​Tagen daran und habe nicht viel verbessert.

Hier ist eine Ausgabe, die ich von meinem Programm bekomme.

Ich hätte das Bild entfernen sollen.

Ich weiß, das sollte mir nicht zu viele Übereinstimmungen geben, weil ich genau die gleichen Bilder mit einer anderen Implementierung in Matlab getestet habe, die ziemlich gut war.

    
___ answer10023201 ___

Anstatt BruteForceMatcher zu verwenden, versuchen Sie, FlannBasedMatcher zu verwenden und Max- und Min-Abstände zwischen den Schlüsselpunkten zu berechnen, um nur die guten Übereinstimmungen beizubehalten. Siehe " Feature-Matching mit FLAN " für ein Beispiel.

    
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