update

README.md

@@ -0,0 +1,195 @@
+---
+layout: default
+title: 07. Feature Matching
+subtitle: 지능자동화실제 과목
+---
+-----
+
+[PINBlog Gitea Repository](https://gitea.pinblog.codes/CBNU/07_Feature_matching)
+
+-----
+
+# Feature Matching
+- 산업인공지능학과 대학원
+    2022254026
+        김홍열
+
+
+# Feature Matching이란
+* 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 두 이미지 간의 유사한 특징을 찾는 과정
+* 두 이미지 간의 관계 (예: 동질성 행렬, 기본 행렬)를 추정하거나, 특정 객체의 위치와 자세를 찾아내는 데 사용
+* 객체 인식, 이미지 스티칭, 3D 재구성 등 다양한 응용에서 활용
+
+
+# Featrue Matching 과정
+
+1. **Feature Detection (특징 검출)**
+    * 각 이미지에서 특징점 (코너, 블롭 등)을 검출
+    * ex) SIFT, SURF, ORB, FAST, Harris Corner Detector 등
+
+2. **Feature Description (특징 기술)**
+    * 각 특징점 주변의 정보를 기술자(descriptor)로 변환
+    * 기술자는 해당 특징점의 고유한 정보를 포함하며, 다른 이미지의 특징점과 비교할 때 사용
+    * ex) SIFT, SURF, ORB 등
+
+3. **Feature Matching (특징 매칭)**
+    * 한 이미지의 특징 기술자와 다른 이미지의 특징 기술자를 비교하여 유사한 특징들을 검출
+    * ex) Brute-Force 매칭, FLANN 기반 매칭
+
+4. **Outlier Removal (이상치 제거)**
+    * 매칭 과정에서 잘못된 매칭을 이상치(outliers)라고 하며, 이를 제거하는 과정
+    * ex) RANSAC, LMEDS 등
+
+
+---
+
+### 예제 코드[¶]()
+
+<details>
+<summary>Harris Corner</summary>
+
+<div markdown="1">
+  
+```c++
+
+void corner_fast()
+{
+    Mat src = imread("building.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
+
+    if (src.empty())
+    {
+        cerr << "Image load failed !" << endl;
+        return;
+    }
+
+    vector<KeyPoint> keypoints;
+    FAST(src, keypoints, 60, true);
+
+    Mat dst;
+    cvtColor(src, dst, COLOR_GRAY2BGR);
+
+    for (KeyPoint kp : keypoints)
+    {
+        Point pt(cvRound(kp.pt.x), cvRound(kp.pt.y));
+        circle(dst, pt, 5, Scalar(0, 0, 255), 2);
+    }
+
+    imshow("src", src);
+    imshow("dst", dst);
+    imwrite("dst1.png", dst);
+
+    waitKey(0);
+    destroyAllWindows();
+}
+
+```
+
+![Origin](/07_Feature_Matching/building.jpg)
+![Result](/07_Feature_Matching/dst1.png)
+
+</div>
+</details>
+
+
+<details>
+<summary>ORB</summary>
+
+<div markdown="1">
+  
+```c++
+
+void detect_keypoints()
+{
+    Mat src = imread("box_in_scene.png", IMREAD_GRAYSCALE);
+
+    if (src.empty())
+    {
+        cerr << "Image load failed !" << endl;
+        return;
+    }
+
+    Ptr<Feature2D> feature = ORB::create();
+
+    vector<KeyPoint> keypoints;
+    feature->detect(src, keypoints);
+
+    Mat desc;
+    feature->compute(src, keypoints, desc);
+
+    cout << "keypoints.size(): " << keypoints.size() << endl;
+    cout << "desc.size(): " << desc.size() << endl;
+
+    Mat dst;
+    drawKeypoints(src, keypoints, dst, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
+
+    imshow("src", src);
+    imshow("dst", dst);
+    imwrite("dst2.png", dst);
+
+    waitKey();
+    destroyAllWindows();
+}
+
+```
+
+![Origin](/07_Feature_Matching/box_in_scene.png)
+![Result](/07_Feature_Matching/dst2.png)
+
+</div>
+</details>
+
+
+<details>
+<summary>ORB Matching</summary>
+
+<div markdown="1">
+  
+```c++
+
+void keypoint_matching()
+{
+    Mat src1 = imread("box.png", IMREAD_GRAYSCALE);
+    Mat src2 = imread("box_in_scene.png", IMREAD_GRAYSCALE);
+
+    if (src1.empty() || src2.empty())
+    {
+        cerr << "Image load failed !" << endl;
+        return;
+    }
+
+    Ptr<Feature2D> feature = ORB::create();
+
+    vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
+    Mat desc1, desc2;
+    feature->detectAndCompute(src1, Mat(), keypoints1, desc1);
+    feature->detectAndCompute(src2, Mat(), keypoints2, desc2);
+
+    Ptr<DescriptorMatcher> matcher = BFMatcher::create(NORM_HAMMING);
+
+    vector<DMatch> matches;
+    matcher->match(desc1, desc2, matches);
+
+    Mat dst;
+    drawMatches(src1, keypoints1, src2, keypoints2, matches, dst);
+
+    imshow("dst", dst);
+    imwrite("dst3.png", dst);
+
+    waitKey();
+    destroyAllWindows();
+}
+
+```
+
+![Origin1](/07_Feature_Matching/box.png)
+![Origin2](/07_Feature_Matching/box_in_scene.png)
+![Result](/07_Feature_Matching/dst3.png)
+
+</div>
+</details>
+
+
+### 참고[¶]()
+
+- 지능자동화실제 과목, 박태형 교수
+- ChatGPT