KAIIUK 0 Жалоба Опубликовано August 26, 2015 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. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано August 26, 2015 flann посмотри, это как раз оно. И в OpenCV есть. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано August 27, 2015 http://www.compvision.ru/forum/index.php?/topic/1732-бенчмарк-методов-для-nearest-neighbour-search/можете посмотреть это, но думаю вам хватит flann. flann уже встроен в opencv.http://docs.opencv.org/modules/flann/doc/flann_fast_approximate_nearest_neighbor_search.htmlhttp://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_descriptor_matchers.html?highlight=flannbasedmatcher#flannbasedmatcher Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
KAIIUK 0 Жалоба Опубликовано September 10, 2015 http://www.compvision.ru/forum/index.php?/topic/1732-бенчмарк-методов-для-nearest-neighbour-search/можете посмотреть это, но думаю вам хватит flann. flann уже встроен в opencv.http://docs.opencv.org/modules/flann/doc/flann_fast_approximate_nearest_neighbor_search.htmlhttp://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_descriptor_matchers.html?highlight=flannbasedmatcher#flannbasedmatcherВроде 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? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано September 10, 2015 query point - это точка в n-мерном пространстве, которую подашь на вход и хочешь например найти k точек которые наиболее близки к ней. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
KAIIUK 0 Жалоба Опубликовано September 10, 2015 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? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано September 10, 2015 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. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано September 11, 2015 http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/parisbuildings/http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/oxbuildings/можно посмотреть публикации связанные с этими датасетами и еще потестить скорость на них. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах