利用方法が選択アルゴリズムを計算するところ、二つの画像です。

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/1500498

質問

利用している ふる の実施 アンドレアVedaldi, 計算をふる記述子の類似画像の画像が拡大しており、同じオブジェクトを別の角度から).

今ることはできませんの姿 を比較する方法を記述子に伝え同様の画像?

私はこの問いは関連しないといったこれらのようなものがあっ 個人的にはこっこ, う掲載の問題をもたらしていました。

の少なかったの記述子:

>> i=imread('p1.jpg');
>> j=imread('p2.jpg');
>> i=rgb2gray(i);
>> j=rgb2gray(j);
>> [a, b]=sift(i);  % a has the frames and b has the descriptors
>> [c, d]=sift(j);
役に立ちましたか？

解決

最初に、なるべき使用vl_siftの代わりにふる?

第二に、利用できるふる機能マッチングを探対応につ。こちらのサンプルコード: 

    I = imread('p1.jpg');
    J = imread('p2.jpg');

    I = single(rgb2gray(I)); % Conversion to single is recommended
    J = single(rgb2gray(J)); % in the documentation

    [F1 D1] = vl_sift(I);
    [F2 D2] = vl_sift(J);

    % Where 1.5 = ratio between euclidean distance of NN2/NN1
    [matches score] = vl_ubcmatch(D1,D2,1.5); 

    subplot(1,2,1);
    imshow(uint8(I));
    hold on;
    plot(F1(1,matches(1,:)),F1(2,matches(1,:)),'b*');

    subplot(1,2,2);
    imshow(uint8(J));
    hold on;
    plot(F2(1,matches(2,:)),F2(2,matches(2,:)),'r*');

vl_ubcmatch()基本的には、次の操作を実行します:

い点F1び出すためのものではありませんのナンバーワンとオンリーワン戦F2.一つの方法は、比較の記述子のP F1全ての記述子D2。による比較というのは、のユークリッド距離（L2-規範の違いを記述子).

そして、いつでF2、U&Vの低い第二の最低距離（Du、Dv)からPです。

ここでは、ロウを推奨しております。場合はDv/Du>=閾値を使って1.5のサンプルコードでは、この試合は、そうでない場合は、ambiguously一致したが拒否されたとして対応し、一致しない任意の点F2P.基本的にめがある場合には大きな差を第二のマッチングが期待できることは品質。

これかのコミュニケーションも楽しみの範囲が曖昧にな試合では、イメージ：想像マッチングのポイント湖や建物の中に複数の窓の記述子で見た目はほとんど同じなのですが、対応が明らかに間違っています。

を行うことができるマッチングは、任意の数の方..行うことができるので自分で簡単にMATLABで化とスピードアップを図っているよKD-ツリーのルートノードの近似最寄りのように番号検索 FLANN 実施しているに OpenCV.

編集：また、複数の kd-ツリー実装MATLAB.

他のヒント

読んでおくべきデビッド-ロウの 論文, が、いつどのようになった。で十分な場合に比較したい画像の同じオブジェクトです。い合わせ画像の異なるオブジェクトと同じカテゴリー(例：車や飛行機）を見たいと思い、 ピチカーネル により以下の強調表示やDarrell.

う比較を記述子から最初のイメージ記述子からの近辺を使用してユークリッド距離.このように、割り当てコ記述子からの最初の画像の類似度とその類似の隣の記述子からのイメージです。統計測(合計、平均、分散、平均誤差など）のすべてのこれらのスコアを与えまうと、現状がどうなのかを推測同様の画像ます。実験の異なる組み合わせの周辺のサイズと統計の測定だけの最良の答えです。

いくのはズーム、回転後の画像となってきているセンターの回転を利用できる位相相関にログ-極座標です。シャープのピーク、ヒストグラムの位相の相関することが可能でどのように近の画像です。も利用できますユークリッド距離の絶対値フーリエ係数.

したい場合に比べふる記述子の横にユークリッド距離をも利用できる"拡散距離"などにも進出してい記述子には徐々に荒れの規模や結してオリジナル記述子.そのように"大規模"の特徴の類似性があります。

だいたいとのマッチングの画像を使用してみてくださいvl_ubcmatchできない場合にはご利用いただいていないます。きを解釈する出力スコアがどの特徴です。このスクエアのユークリッド距離のマッチング特集記述子.すりのしきい値の間にベストマッチ第2試合として入力します。

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