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OpenCVでは、返されるブロブのフィルタとして、円形度、凸率、慣性などのパラメータを設定できることを認識しています。ブロブの特徴を抽出する
これらを出力として抽出する方法はありますか?私たちは、結果として生じるブロブを「得点化」する仕組みを探しています。
OpenCVでは、返されるブロブのフィルタとして、円形度、凸率、慣性などのパラメータを設定できることを認識しています。ブロブの特徴を抽出する
これらを出力として抽出する方法はありますか?私たちは、結果として生じるブロブを「得点化」する仕組みを探しています。
SIFTアルゴリズムは、BLOBS構造で最大値を示すDOGカーネル(Difference Of Gaussian)でマルチスケール解析を実行します。このアルゴリズムは、これらの構造が見出されるキーポイント(座標)を見つけるだけでなく、半径が見つかったスケールに比例する円で各ポイントを囲みます。
http://docs.opencv.org/3.1.0/da/df5/tutorial_py_sift_intro.html