আমি বর্তমানে ভিজ্যুয়াল ফিচারের মিলের ভিত্তিতে ওপেনসিভি দ্বারা সরবরাহ করা বেশ কয়েকটি ফিচার ডিটেক্টরগুলির পারফরম্যান্সের সাথে কাজ করছি এবং তুলনা করছি।
আমি SIFT বর্ণনাকারী ব্যবহার করছি । এমএসইআর এবং ডজির (সিআইএফটি) বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করার সময় আমি সন্তোষজনক মিলটি ( খারাপ ম্যাচগুলি প্রত্যাখ্যান করার পরে ) অর্জন করেছি ।
বর্তমানে, আমি তুলনা পেতে জিএফটিটি (ট্র্যাক্ট থেকে ভাল বৈশিষ্ট্যগুলি - হ্যারিস কর্নার) এর সাথে আমার কোডটি পরীক্ষা করছি এবং চূড়ান্ত অ্যাপ্লিকেশনটিতে, জিএফটিটি বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্য ট্র্যাকিং প্রক্রিয়া থেকে পাওয়া যাবে।
আমি ব্যবহার করছি cv::FeatureDetector::detect(...)যা আমাকে সনাক্ত করা বৈশিষ্ট্য / কীপয়েন্টস / আগ্রহের অঞ্চলগুলিতেstd::vector<cv::KeyPoint> ভরাট করে । গঠন সম্পর্কে বৈশিষ্ট্যের অবস্থান সম্পর্কে মৌলিক তথ্য, সেইসাথে তথ্য ও যা keypoint সনাক্ত করা হয়েছে।cv::KeyPointsizeoctave
জিএফটিটি সহ আমার প্রথম ফলাফলগুলি ভয়ানক ছিল যতক্ষণ না আমি বিভিন্ন ধরণের বৈশিষ্ট্যগুলিতে আদর্শ sizeএবং octaveপরামিতিগুলি তুলনা করি :
- MSER আকার নির্ধারণ করে (10 এবং 40px এর মধ্যে) এবং অষ্টকটি 0 এ চলে যায়
- ডগ (SIFT) আকার এবং অষ্টক উভয় সেট করে ( আকার 20/40 এর মধ্যে / অকটভের অনুপাত)
- জিএফটিটি প্যারামিটারগুলি সর্বদা : আকার = 3 , অকটভ = 0
আমি অনুমান করি যে কারণ জিএফটিটি বৈশিষ্ট্যগুলির প্রাথমিক উদ্দেশ্যটি ম্যাচিংয়ে নয় কেবল ট্র্যাকিংয়ে ব্যবহৃত হয়েছিল। এটি মিলে যাওয়া ফলাফলের নিম্ন মানের ব্যাখ্যা করে, যেহেতু এই জাতীয় ক্ষুদ্র বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে বর্ণিত বর্ণনাকারীরা ছোট, 1-পিক্সেল শিফট সহ অনেক কিছুতে বৈষম্যমূলক এবং আক্রমণকারী হওয়া বন্ধ করে দেয়।
আমি নিজে সেট করেন তাহলে sizeএর GFTT করার 10 - 12 , আমি ভালো ফল, খুব ব্যবহার করে যখন অনুরূপ পেতে MSER বা কুকুর (টালা) ।
আমার প্রশ্ন হ'ল 10-দেখুন-যদি-এটি-এর কাজ করে-এর চেয়ে কতটা বাড়ানো যায় size(এবং / অথবা octave) আরও কত নির্ধারণ করা যায় তার আরও ভাল উপায় ? আমি hardcoding এড়াতে চান যদি সম্ভব বৃদ্ধি এবং এটা প্রোগ্রামেটিক্যালি নির্ধারণ, কিন্তু hardcoding ঠিক আছে আমি নতুন আমার পছন্দগুলি ব্যাক আপ কিছু কঠিন আর্গুমেন্ট আছে যতদিন / বৃদ্ধি / প্রাক্কলন অ্যালগরিদম ।sizesizesizesize