OpenCVを用いた特徴点対応付け | Miyabiarts.net
OpenCV2.2になって、C++インタフェースが随分整理されましたので、色々と触っていました。 主に特徴点周りのクラスを見ていたのですが、画像から特徴点を検出し、画像間で対応付けるコードを簡単に書けるようになりました。 以下に2画像間の特徴点の対応付けのコードを掲載します。 #include <opencv2/opencv.hpp> // int main() { // 画像1の読み込み cv::Mat_<cv::Vec3b> img1 = cv::imread( "in1.jpg" ); // 画像2の読み込み cv::Mat_<cv::Vec3b> img2 = cv::imread( "in2.jpg" ); // SIFT用のデフォルトパラメータを設定 double threshold = cv::SIFT::DetectorParams::GET_DEFAULT_THRESHO
3日で作る高速特定物体認識システム (4) 特徴点のマッチング - 人工知能に関する断想録
3日で作る高速特定物体認識システム (3) SURFの抽出（2009/10/30）のつづき。 画像からSIFTや SURFといった局所特徴量を抽出できるようになったのでここらでそれを応用してみます。特徴点のマッチングを取ることで2つの画像間で対応する場所を求められるようになります。下の例のような感じです。下の図で2つのキーポイント間にひいた直線は、両端のキーポイントの特徴ベクトルが似ている（距離が小さい）ことを表しています。 以下、プログラムです。 keypoint_matching.exe [画像1のファイル名] [画像2のファイル名]のように2つの画像ファイルを入力として与えると上のようにマッチング画像が表示されます。 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> #include <vector> #include
3日で作る高速特定物体認識システム (3) SURFの抽出 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出（2009/10/24）の続きです。あっ、3日経っちゃいました。 今回は、SIFTとは別の局所特徴量であるSURF（Speeded Up Robust Features）を抽出してみます。SURFのFはFeaturesなのでSURF特徴量とは言わないのかな？SIFTとは抽出方法は違いますが、画像からキーポイントと特徴ベクトルを抽出する点では同じです。抽出速度はSIFTより数倍高速だそうですが、精度は多少落ちるとのこと。リアルタイム処理したいときはこっちのほうがよさそうです。また、OpenCVにもすでに実装されています。SURFの詳しいアルゴリズムは後で論文を読むとしてとりあえず試してみます。 画像からSURFを抽出する 以下のプログラムは、画像からSURFを抽出して特徴点を描画し、特徴量をファイルへ格納するプログラムです。この
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MIRU2013チュートリアル：SIFTとそれ以降のアプローチ
