Рассмотрим следующую ситуацию.
У меня есть изображение отпечатка серого 512x512 отпечатка пальца с 3K SIFT ключевыми точками.
Когда я поворачиваю это вокруг его центра в 2D плоскости, то получаю большее квадратное изображение.
Предположим, белый фон в большом повернутом изображении для вновь созданных областей.
Если я выполняю грубое согласование, выбирая ключевую точку в исходном изображении и сравнивая ее (расстояние L2) со всеми ключевыми точками в повернутом изображении, то некоторые ключевые точки (назовите их «хорошие»).) исходное изображение претерпевает очень небольшие изменения (приблизительно 50%).
Моя цель - создать небольшую базу данных для изображения с использованием "хороших" ключевых точек, упомянутых выше.
Как определить "хорошие" ключевые точки?
В настоящее время я выбираю ключевые точки с высоким откликом.Это правильный подход?
Спасибо.