Как извлечь больше ключевых точек из изображения небольшого размера?

Question

Я пытаюсь получить как можно больше ключевых точек от изображения небольшого размера (например, 176 * 146 пикселей). Но я должен сказать, что я терплю неудачу.

Моя идея - рассчитать дескриптор каждой ключевой точки и сохранить ее в слове db/bag, так что симилярное изображение можно идентифицировать как уже существующее внутри db, чтобы просто подсчитывать похожие дескрипторы.

Моя проблема в фотографиях небольшого размера. Я попробовал почти все экстракторы/дескрипторы функций, доступные в openCV. Sift, Surf, ORB, Dense, AKAZE и так далее. Каждый метод не работает с изображениями небольшого размера.

Что я могу сделать, чтобы получить более надежные ключевые точки?

Answer 1

Вы должны решить, хотите ли вы, чтобы обнаружить больше ключевых точек или более надежные ключевые точки. Обычно выгодно иметь менее ключевых точек, которые более стабильны при различных преобразованиях. Кроме того, пожалуйста, определите, что вы подразумеваете под неудачей. Слишком мало ключевых точек? Это легко исправить. Неправильное совпадение? Не так просто.

Вы пробовали детектор FAST? По моему опыту, он обычно обнаруживает больше ключевых точек, чем я хочу, и я должен отказаться от большинства из них, чтобы получить значимые результаты. Вы также можете попытаться обнаружить ключевые точки в обычной сетке с небольшим размером ячейки - таким образом вы получите равномерный охват , и если дескрипторы хороши - вы, в конце концов, получите несколько матчей. Хотя вы, вероятно, захотите рассчитать дескрипторы не точно в пересечении сетки, но в самом углу, расположенном поблизости.