You cannot select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
196 lines
4.2 KiB
Markdown
196 lines
4.2 KiB
Markdown
---
|
|
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();
|
|
}
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
</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();
|
|
}
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
</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();
|
|
}
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
</div>
|
|
</details>
|
|
|
|
|
|
### 참고[¶]()
|
|
|
|
- 지능자동화실제 과목, 박태형 교수
|
|
- ChatGPT
|