[B! SURF] blueleのブックマーク

Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録

類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18）に続くOpenCV プロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor

bluele 2013/04/25

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SURFによる特徴点抽出 | OpenCV.jp

C++ #include <iostream> #include <string> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char *argv[]) { // (1)load Color Image const char *imagename = argc > 1 ? argv[1] : "../image/lenna.png"; Mat colorImage = imread(imagename,1); if(colorImage.empty()) return -1; // (2)convert Color Image to Grayscale for Feature Extraction Mat grayImage; cvtCol

bluele 2013/04/25

surf
OpenCV

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SURFを読むの0 - .mjtの日記復帰計画

http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/papers.html - 本家 http://opensurf1.googlecode.com/files/OpenSURF.pdf - Implementation note 下のPDFを理解するのに十分な量を書けたらという感じで。 SIFTやSURFの仕事 http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/SIFT/ SIFTやSURFの最終的な仕事は、"スケール(大きさ)と回転に対して不変な特徴量を求めること"。コンピュータにデータを比較するためには、データを(複数の)数値 = 特徴量に変換してやる必要が有る。人間にとっては、ある画像を拡大縮小したり回転させたりした画像も"同じ"画像なので、特徴量も回転や拡大縮小の後も同じである(あまり変化しない)ことが望ましい。構造一般的にSIFTとかS

bluele 2013/04/25

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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

bluele 2011/09/20

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★ もさぷい ★　SURF(Speeded Up Robust Features)すごい

ニコニコ動画で以下の動画をみて、 SURF(Speeded Up Robust Features)というものを知りました。『はちゅね召喚プログラム』『【パッケージから】巡音さんがやってきた【召喚】』 http://www.nicovideo.jp/watch/sm5519371 『拡張現実(AR)を自作ソフトウェアでやってみた・なんでもマーカー編』 http://www.nicovideo.jp/watch/sm6834013 SURFというものを使えば、あらかじめ用意したテンプレート画像とカメラで撮影した画像の特徴点を対応づけできるみたいです。 SURFは、OpenCVで利用できるみたいなので触ってみました。『OpenCV 1.1を導入＆SURFを動画で | happymeme』 http://www.happymeme.com/?p=84 ↑この方のソースを使わせてもらい、起動