Jump to content
Compvision.ru
KAIIUK

ASIFT. Группировка изображений

Recommended Posts

Добрый день, форумчане. Была уже похожая тема, но на этот раз все ушло дальше, а чем дальше, тем интереснее.

Имеем сравнивание 2х изображений средствами ASIFT, 300 изображений, гору энтузиазма и ТЗ. =)

Требуется скомпоновать все изображения относящиеся к одному зданию по папкам.

А теперь собственно то, с чем хочу к вам обратиться: можно сравнивать каждое изображение с каждый(тупо брутфорсом), да, метод действенный, но чем больше изображений, тем больше временные затраты на их матчинг( после 10 изображений на каждое уходит по 2 сек, ближе к 60 уже по минуте, а у нас их 300), я слышал про такую штуку как kd tree, но в упор не понимаю как ее припилить к моему модулю. Может ли кто то дать пример с этой штукой/дать пример конкретно к моей задаче(омг как же я буду благодарен)/подсказать другие варианты сравнения изображений(напомню что используем ASIFT). На 300 изображений уходит слишком много времени на данный момент.

Share this post


Link to post
Share on other sites

flann посмотри, это как раз оно. И в OpenCV есть.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Вроде разобрался, только не могу понять что такое query point, у меня есть вектор, в которой значения asift от изображений, а как его использовать с knnSearch? или не та функция?

Share this post


Link to post
Share on other sites

query point - это точка в n-мерном пространстве, которую подашь на вход и хочешь например найти k точек которые наиболее близки к ней.

Share this post


Link to post
Share on other sites

query point - это точка в n-мерном пространстве, которую подашь на вход и хочешь например найти k точек которые наиболее близки к ней.

Буквально минут за 5 до ответа это понял и уже возник следующий вопрос. Так получается, что фотографии могут быть близки не именно к этой фотографии, а последовательно, т.е 1-2, 2-3, 3-4,4-5, и т.д, т.к велика вероятно того что уже 3 или 4 фотография не будет матчится на мой пример, а будут относится все к тому же зданию. Как такое решить?

Share this post


Link to post
Share on other sites

после просчета всех пар получается полносвязный граф и потом можно отсеять "слабые" совпадения по порогу(подобрать эмпирически), в итоге получится несколько связных компонент это и будут сгруппированные картинки. 

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now


  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×