On m'a demandé de faire un rapprochement rapide des points-clés, puis une estimation de la matrice d'homographie. Pourquoi ai-je besoin de la matrice d'homographie dans les problèmes de reconnaissance d'objets? C'est le genre d'images que j'essaie de reconnaître 1Pourquoi l'homographie est-elle nécessaire dans les problèmes de reconnaissance d'objets?
La réponse dépend de la méthode que vous utilisez pour faire la détection d'objet. Si la détection d'objet n'est pas invariante par rotation (par exemple, en utilisant des fonctionnalités telles que HOG, etc.). Ensuite, il serait vraiment utile d'augmenter la précision de la détection d'objet si l'image est transformée (principalement la rotation uniquement) avant d'essayer de détecter. Faites-moi savoir quelle méthode vous utilisez pour la détection d'objets, alors il serait facile de trouver pourquoi la matrice d'homographie doit être calculée.
J'utilise l'algorithme SIFT. S'il vous plaît aidez-moi, je me bats et mon projet ne va pas de l'avant. Les étapes que j'ai faites sont comme ci-dessous: – wannabegeek
1) extraire des caractéristiques 2) correspondre aux points-clés 3) appliquer l'homographie avec RANSAC pour 1000 itérations 4) les meilleurs correspondances dans les itérations sont utilisées. En conséquence, il y a beaucoup de faux positifs. Mais comme chaque image a plus de 1000 points-clés, il est pratiquement impossible de vérifier chacun des faux positifs. – wannabegeek
Que voulez-vous savoir? Veuillez éditer votre question principale en indiquant quel est le problème auquel vous faites face exactement. Parce que j'ai déjà répondu à votre question (peut-être pas la bonne réponse, mais) – harshkn
Cela dépend de l'application. Habituellement, il suffit de spécifier la transformation nécessaire pour aligner une image sur une autre, de sorte qu'il peut être utile pour tout, de la reconstruction de panoramas à l'odométrie visuelle/SLAM à la reconstruction de texture pour la réalité augmentée. – Ash