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J'ai lu beaucoup de questions sur la correspondance d'une image avec un certain nombre d'images en utilisant SIFT et la correspondance Brute-Force comme this et this. Est-il possible de faire plusieurs types d'appariements? Ce que je voudrais faire est le suivant.Trouver l'image avec les meilleures correspondances à partir de plusieurs images pour SIFT BF-Match
- boucle à travers les images de la requête dans un répertoire
- pour chaque extrait d'image EIPD points-clés et les descripteurs
- faire une correspondance avec chaque train/image modèle (encore une fois avec EIPD)
- obtenir l'image modèle qui a la meilleure correspondance (par rapport à la distance euclidienne minimale par exemple?)
- utiliser cette meilleure image de modèle et calculer la transformation affine entre cette image de modèle et l'image de requête actuelle.
Jusqu'à présent, j'ai réussi jusqu'à l'étape 3 et bloqué à ce point. J'utilise Opencv 2.7.12 et python 2.7. Comme il n'y a pas de drawMatches dans cette version et donc j'utilise cette implémentation. https://stackoverflow.com/a/26227854/6677891
vous pouvez exécuter RANSAC sur les matchs que vous obtenez du BF-Match, tester la validité de la matrice homographie de [ici] (http://stackoverflow.com/questions/14954220/comment-vérifier-si-obtenu-homographie-matrice-est-bon) ou [ici] (http://stackoverflow.com/questions/42505299/finding-if-two-images-are-similar/42515173# 42515173) et transformer. Bien sûr, Euclidean devrait aussi fonctionner. Je ne comprends pas pourquoi vous êtes coincé –
@RickM. Oui, je pourrais le résoudre. Je vous remercie. – gaya
Ma solution a-t-elle été utile? –