Я хотел бы попробовать комбинацию из 3 различных детекторов ключевых точек (Harris, MSER, DOG) и 3 различных дескриптора функций (SIFT, PCA-SIFT, GLOH), чтобы локальная функция соответствовала двум изображениям в MATLAB. Например, при сопоставлении двух изображений, я хотел бы попробовать сочетаниеКак совместить детектор ключевых точек и дескриптор ключевой точки для соответствия изображениям в MATLAB?
- match_points (Harris, просеять)
- match_points (Harris, PCA-SIFT)
- match_points (Harris, глох)
- match_points (MSER, просеять)
- ...
- match_points (DOG, просеять)
- ...
, так что я могу сравнить соответствующие баллы. Я думаю использовать тест на рацион, чтобы получить соответствующие баллы.
Я знаю, что мы можем извлекать функции HOG в MATLAB;
[featureVector,hogVisualization] = extractHOGFeatures (img);
Для ключевых точек MSER;
points = detectMSERFeatures(I);
Для ключей от Harris;
corners = detectHarrisFeatures(gr);
Однако, я не знаю, как я могу объединить ключевой детектор точки и ключевой описатель точки, такие, как описано выше в MATLAB?
спасибо.
Итак, вы хотите попробовать лучше описать обнаруженные точки? –
Я хочу описать обнаруженные точки с различными дескрипторами, такими как SIFT, PCA-SIFT и GLOH. – yns
Вероятно, для этого вам нужен код. Я считаю, что дескрипторы функций встроенных функций MATLAB предоставят вам лучшую функцию на изображении, а не функцию на введенные данные. Это имеет смысл, например, SIFT будет хранить 128 значений на пиксель, делая данные очень большими. Я думаю, вам нужно написать собственный код или найти код, который вычисляет SIFT для каждого из точек данных. –