サイゼリヤの間違い探しをロバストな画像処理で解く - Qiita

幾何形状マッチングはOpenCVには非実装だったため、自動的に候補から除外されます。個人的にはかなり便利なマッチング方式だと思うので、実装してほしいんですけどね…。 次に、形状変化への強さは特徴点マッチングが優秀です。 テンプレートマッチングと幾何形状マッチングは、マッチングの元画像と対象画像が拡大・縮小・回転を用いて一致するものしか対応できません。 一方の特徴点マッチングは、拡大・縮小・回転に加え、せん断・歪みまで対応できます。冒頭にもあるように斜めから見た画像(=歪み変形した画像)同士を比較したいので、特徴点マッチングを採用しました。 ちなみに、拡大・縮小・回転・せん断が可能で、更に移動を実現できる変形をアフィン変換(変形)、このアフィン変換に歪み変形を加えたものを射影変換(変形)と呼びます。 画像の多くの箇所が同時に色味の変化を起こすことはないだろうと予想し、特徴点マッチングで問題な

[sh19910711]

"特徴点マッチングにはSIFT法やSURF法など色々な手法が存在しますが、OpenCVではAKAZEという方式が一般的 / 特徴点の対応をベクトルで表現・ベクトルの始点と終点を一致させるような射影変換・変換行列にもとづき画像の変形

[kotesaki]

ワロタ

[takehirohattori]

機械学習、opencv、画像

[knok]

AKAZEを使っていた。SIFTは割と最近特許が切れた

[proverb]

すごい！

[nilab]

「特徴点マッチングは、拡大・縮小・回転に加え、せん断・歪みまで対応できます。冒頭にもあるように斜めから見た画像(=歪み変形した画像)同士を比較したいので、特徴点マッチングを採用しました」