5

SURF tanımlayıcı uygulamasının doğruluğunu, fiili standart framework by Mikolajczyk et. al ile değerlendirmeye çalışıyorum. SURF özelliklerini saptamak ve açıklamak için OpenCV kullanıyorum ve tanımlayıcı uygulamam için girdiyle aynı özellik konumlarını kullanıyorum. Tanımlayıcı performansını değerlendirmek için, çerçeve önce detektör tekrarlanabilirliğini değerlendirmek için gereklidir. Ne yazık ki, tekrarlanabilirlik testi, her bir özelliğin etrafındaki bir görüntü bölgesinin boyutunu ve yönünü tanımlayan elips parametreleri ile birlikte bir özellik pozisyonları listesi beklemektedir. Bununla birlikte, OpenCV'nin SURF dedektörü sadece özellik konumu, ölçek ve yönelim sağlar. related paperrelated paper, bu elips parametrelerini ikinci moment matrisinin öz değerlerinden iteratif olarak hesaplamayı önermektedir. Tek yolu bu mu? Görebildiğim kadarıyla, bu OpenCV ile biraz uğraşmak gerektirecektir. Bu elips parametrelerini sonradan (ör. Matlab'da) özellik listesinden ve giriş görüntüsünden hesaplamanın bir yolu yok mu?Mikolajczyk'in özellik detektörleri/tanımlayıcıları için değerlendirme çerçevesi nasıl kullanılır?

Bu çerçeve ile çalışan herhangi biri var mıydı ve bana bazı anlayışlar veya işaretçilerle yardımcı olabilir mi?

cevap

6

OpenCV dosyasından assessment.cpp dosyasını kullanabilirsiniz. OpenCV/modules/features2d/src dizinindedir. Bu dosyada "EllipticKeyPoint" sınıfını kullanabilirsiniz, bu sınıf "KeyPoint" i "ElipticKeyPoint" e çevirmek için bir fonksiyona sahiptir.

2

Dürüst olmak gerekirse, bu çerçevede hiç çalışmadım. Fakat bence yerel tanımlayıcıların performans değerlendirmesini bu paper görmelisiniz.

+0

Teşekkürler. Bu yazının farkındayım ama maalesef elips parametrelerinin nasıl elde edileceğine dair detay vermez. –

İlgili konular