Как улучшить обнаружение функций с помощью ORB в Opencv? - PullRequest
0 голосов
/ 30 апреля 2019

Я разрабатываю приложение Android для сопоставления двух изображений с использованием функции обнаружения ORB.

Логика обработки и сопоставления вызывается в Java с использованием функций JNI.

Проблема в том, что функция обнаружения работает хорошо для некоторых изображений, но не срабатывает на некоторых изображениях и в некоторых случаях.

Вот пример изображений, которые не работают в некоторых неизвестных условиях

enter image description here

После некоторых размышлений и обсуждений я понял, что проблема в том, что проблема заключается в отсутствии функций, поэтому программа не работает. Кто-то из сообщества opencv попробовал этот образ, и он дал ему 60 ключевых точек, которые все не выдерживают тестов RobustMatcher.

Так что мне нужно улучшить функции на этом изображении, чтобы заставить работать соответствие.

В дополнение к equalizeHist, что я могу сделать?

Надеюсь, вы поможете мне с некоторыми предложениями и, может быть, с некоторыми примерами, ребята.

1 Ответ

0 голосов
/ 01 мая 2019

Один из способов - улучшить края изображения. Сделайте, например, фильтр Лапласа и умножьте результат на исходное изображение. Эта работа делает особенности (преимущество) более заметными. Конечно, прежде чем все преобразует изображение в тип с плавающей точкой и, в конце, нормализуйте изображение.

...