сравнить формы функций в 2-х изображениях (компьютерное зрение).

Question

Я пытаюсь использовать сравнить два изображения по признакам обнаружения.

Основная цель заключается в том, чтобы выяснить, являются ли эти две фотографии похожими или нет, и если они не будут, я перейду к следующей модели и сравню их, пока не найду того, кто больше всего похож.

Мне удалось обнаружить хорошие функции в обоих изображениях, но изо всех сил пытались сравнить два. Оба изображения обходят около 100-200 функций, и вручную я могу найти некоторые совпадающие точки, которые сидят в тех же местах в обоих.

К сожалению, команда matchFeatures довольно проста и просто сравнивает 1 функцию с другим, не используя другие функции. Это будет и не работает просто потому, что два изображения не совпадают. Они могут быть одним и тем же объектом, но не считаться в одно и то же время. поэтому я не могу сравнить сингулярную особенность с особенностью.

Я пытаюсь сравнить формы.

Так как я сделаю воображаемую форму из точек (объектов) на одном изображении и попытаюсь найти что-то подобное на другом изображении.

Я попытался вручную создать рекурсивную функцию, которая вычисляет аналогичные расстояния в обоих и пытается найти еще несколько подобных расстояний, которые продолжаются с этих точек, но сложность очень велика, и Matlab испытывает трудности с этим, поэтому я вышел ,

Я как бы застрял здесь, и я ищу свежие идеи, как управлять им.

Суммируя (или TL; DR) Я пытаюсь сделать это:

но вместо сравнения особой функции особой функции, сравнивая группы функций (я даже не нужно их описание, просто местоположение) в группу функций по форме, которую они создают.

Answer 1

Я бы еще не отказался от соответствия функций. В чем именно проблема, с которой вы сталкиваетесь? Слишком мало правильных совпадений или слишком много неправильных?

Если у вас слишком мало правильных совпадений, вы можете попробовать настроить параметры детектора функции, чтобы обнаружить больше очков. 100-200 на самом деле довольно мало. Попробуйте уменьшить порог метрики и увеличить количество уровней шкалы. Вы также можете попробовать настроить параметры matchFeatures, чтобы получить больше совпадений.

Если у вас слишком много ложных совпадений, вы можете попробовать использовать функцию estimateGeometricTransform, чтобы вычислить геометрическое преобразование между двумя изображениями и устранить совпадения.