OpenCVによる画像局所特徴抽出に関して
OpenCV、機械学習、はやりのDeep learningの環境構築の方法、サンプルの動かし方、ＡＰＩの使い方、Tipsなどをすぐに忘れてしまうので、備忘録として記録している。記憶がなくなるスピードが、早いのでメモしておかないと再現できなくなる確率が高まっている。 最近、再度HDDを飛ばしてしまい、過去の自分のページに再度助けられた。 また、DNNモジュールを触る機会が増えているので、C++からPyhonへと鞍替え中。 内容を気にいっていただければ、twitterで紹介願います。 OpenCVでは、Keypoint(特徴点)の検出と、特徴量の取得にSIFTやSURFが提供されているが、その他、FAST, BRIEF(2.2), ORB(2.3), BRISK(2.4.3)なども提供されている。 画像で試してみるとそれぞれ、結果が異なるがどのような性質を持っているかは、わかりにくい 中京大学
OpenCVで画像の特徴抽出・マッチングを行う - whoopsidaisies's diary
概要 OpenCVでは特徴点抽出，特徴記述，特徴点のマッチングついて様々なアルゴリズムが実装されているが，それぞれ共通のインターフェースが用意されている．共通インターフェースを使えば，違うアルゴリズムであっても同じ書き方で使うことができる． 特徴点抽出はFeatureDetectorインターフェース，特徴記述はDescriptorExtractorインターフェース，マッチングはDescriptorMatcherインターフェースである．いずれのインターフェースも，オブジェクト生成時に文字列によってアルゴリズムを指定することができる． 以下に使い方を簡単にまとめる．（OpenCV2.4.7の情報．バージョンが古いと使えないアルゴリズムがあるので注意．OpenCV3.0.0-alphaでの変更点は「OpenCV3.0.0-alphaの特徴抽出・マッチングまとめ - whoopsidaisies'
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