Найти точные совпадения SURF в openCV

Question

Я использую openCV Surf tracker, чтобы найти точные точки на двух изображениях.Как вы знаете, Surf возвращает множество характерных точек на обоих изображениях.что я хочу сделать, это использовать эти параметры функции, чтобы выяснить, какие совпадения являются точными (истинно положительные совпадения).В моем приложении мне нужны только истинные положительные совпадения.

Эти параметры существовали: Гессиан , Лапласиан , Расстояние , Размер , Dir .

Я не знаю, как использовать эти параметры?точные совпадения имеют меньшее расстояние или больше гессиана?лапласиан может помочь?Размер или каталог может помочь?

Как я могу найти Точные совпадения (истинные положительные) ??

Answer 1

Вы можете найти очень приличные соответствия между дескрипторами в запросе и изображении, приняв следующую стратегию -

Используйте поиск по 2 NN для дескрипторов запросов среди дескрипторов изображений и следующее условие -

если расстояние (1-е совпадение) <0,6 * расстояние (2-е совпадение), 1-е совпадение является «хорошим совпадением». </p>

для фильтрации ложных срабатываний.

Answer 2

Очевидно, что вы не можете быть на 100% уверены, какие очки действительно совпадают. Вы можете увеличить (за счет производительности) позитивы, настроив параметры SURF (см. Некоторые ссылки здесь ). В зависимости от вашей реальной задачи вы можете использовать надежные алгоритмы для устранения выбросов, т.е. RANSAC, если вы выполняете тип подгонки модели. Кроме того, как сказал Эрфан, вы можете использовать пространственную информацию (см. Раздел «Сопоставление графиков эластичного сгустка» и Spatial BoW ).

Answer 3

Ответ, который я собираюсь опубликовать, является лишь моим предположением, потому что я не проверил его, чтобы увидеть, работает ли он точно так, как прогнозировалось, или нет.Сравнивая относительное полярное расстояние между 3 случайными характерными точками-кандидатами, возвращаемыми opencv, и сравнивая его с аналогичными точками в шаблоне (с определенной ошибкой), вы можете рассчитать не только вероятность истинного положительного результата, но также угол имасштаб вашей совпавшей картины.

Ура!