OpenCV: Comment comparer les performances des détecteurs de fonctions et des extracteurs en utilisant des images d'une scène réelle d'un point de vue différent?

Question

J'essaye de construire un algorithme de fermeture de boucle, mais avant de commencer le développement je voudrais tester quel descripteur de caractéristique fonctionne mieux sur un jeu de données réel. J'ai une paire d'images d'un couloir pris dans les deux sens, l'un entrant dans une pièce et l'autre quittant la même pièce. Ils représentent donc la même scène mais à partir de 2 points de vue différents (opposés). J'utilise OpenCV et j'ai déjà codé la pièce pour le détecteur, l'extracteur et le matcher.

Mais maintenant en regardant les résultats, je trouve qu'il y a beaucoup de fausses correspondances. Comment puis-je les supprimer? J'ai essayé d'utiliser cv :: FindFoundamentalMat mais je ne suis pas sûr que ce soit la bonne façon de le faire.

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J'ai trouvé cet article (ShmidtJAMRIS12) qui fait exactement ce que je pense, mais je ne peux pas comprendre comment ils choisissent les paramètres de chaque détecteur et extracteur

Answer 1

Trouver une sorte de géométrie La cohérence est l'un des moyens fondamentaux de garantir que deux images correspondent au même endroit. Une matrice fondamentale peut convenir, une homographie peut convenir si vous faites correspondre des surfaces planes (comme des murs dans des couloirs). Si vous travaillez avec un flux d'images, vous pouvez également vérifier si les correspondances d'images consécutives sont cohérentes. Voici un article qui utilise ces techniques: http://webdiis.unizar.es/~dorian/dl.php?dlp=GalvezTRO12.pdf